王怡
- 作品数：3 被引量：26H指数：2
- 供职机构：中国人民大学信息学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金中国人民大学科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于统计的新浪微博动态传播规律研究被引量：2
- 2016年
- 社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首先基于统计,本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱,并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次,通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线,我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三,该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。
- 王怡梁循周小平
- 社会网络中信息的扩散机理及其定量建模被引量：16
- 2017年
- 在自媒体时代,信息来源更多、扩散速度更快、扩散范围更广,这使得网络舆论的监控和管理更加困难。为提高网络舆情的管控能力,需深入了解网络中信息的扩散过程及重要特征。本文首先从微观角度分析信息的扩散机理,考虑网络的结构特点以及舆情监控的时效性,引入与用户是否在线相对应的节点状态,将传统的独立级联模型扩展为基于离散时间的双概率独立级联扩散模型。接着,本文从宏观角度对信息的扩散过程进行分析并定量表示,结合信息自身质量和用户网络特征两个客观要素,并考虑外部平台的影响,进而建立有关事件的动态扩散方程。与以往研究只利用模型模拟或纯粹用数值拟合相比,本文实验给出了社会网络中的信息扩散过程的一个更精准的刻画。实验结果展现了信息传播的多种形态,同时发现用户规模越大、用户关联越紧密以及信息质量越高时,信息爆发所需的时间越短。这些发现有利于预测信息扩散的趋势,同时为舆情管控的时效性和网络用户群体提供参考。
- 王怡梁循付虹蛟徐志明
- 关键词：社会网络
- 基于种子节点选择的重叠社区发现算法被引量：8
- 2017年
- 针对目前从局部社区扩展成全局社区时有关算法的种子节点选择不合理的情形,提出了一种基于种子节点选择的重叠社区发现算法。首先根据影响力函数找出局部影响力最大的节点,由这些节点构成的种子集合较好地分布在整个网络中,然后以这些种子点构造初始社区,根据设定的吸引度函数选择性地添加节点来进行社区扩展。实验结果表明,该算法在真实网络上进行测试时能够有效地挖掘网络中的重叠社区。
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