基于行为分析与传播个体的微博传播模型研究

• 作者: 曹春萍 黄伟
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 不完整阅读 潜伏者 双重易感染者 信息传播
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2019.01.026

摘要

随着社交网络的迅速发展,掌握信息传播的规律,进行信息传播的管理越来越重要,而提取信息传播特点和建立模型已经成为研究热点.传统信息传播模型并未考虑易感染者的类型以及时间网络等行为因素,对信息传播规律的研究不够准确.针对信息传播及用户行为的分析,改进模型增加双重易感染者、潜伏者等传播个体和优化传播过程的微博网络传播算法(MDSLIR).该算法使得用户可以根据传播方式及时获取、传播和免疫信息,从而更好对社交网络信息进行管理.以新浪微博为例,研究微博信息的演化规律,使用微博上的真实数据进行仿真测试,并与传统算法进行比较,实验结果表明MDSLIR算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹春萍	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	52	244	8.0	13.0
2	黄伟	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	7	17	3.0	4.0