基于干扰相似度的多话题演化模型

陈叶斐; 张学军; 黄卫东

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2017204

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于干扰相似度的多话题演化模型

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于干扰相似度的多话题演化模型
- Multiple topics evolution model based on similarity of interference
- 电信科学 2017年33卷第9期页码：28-35
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "陈叶斐（1973-），女，南京邮电大学助理研究员，主要研究方向为网络舆情预警。" ]
  [ "张学军（1969-），男，博士，南京邮电大学教授，主要研究方向为智能信息处理、复杂网络与系统和认知网络频谱感知等。" ]
  [ "黄卫东（1968-），男，博士，南京邮电大学教授，主要研究方向为应急管理、数字化预案和网络舆情分析。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(71671093);江苏省高校哲学社会科学基金资助项目;Philosophy and Social Science Foundation of Education Department of Jiangsu Province(2015SJB018);南京邮电大学人文社会科学基金资助项目;Humanities and Social Science Foundation of NUPT(NYS214028)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2017204
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2017-09，
  
  纸质出版日期：2017-09-20
- 稿件说明：
移动端阅览
陈叶斐, 张学军, 黄卫东. 基于干扰相似度的多话题演化模型[J]. 电信科学, 2017,33(9):28-35.

Yefei CHEN, Xuejun ZHANG, Weidong HUANG. Multiple topics evolution model based on similarity of interference[J]. Telecommunications science, 2017, 33(9): 28-35.
陈叶斐, 张学军, 黄卫东. 基于干扰相似度的多话题演化模型[J]. 电信科学, 2017,33(9):28-35. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017204.

Yefei CHEN, Xuejun ZHANG, Weidong HUANG. Multiple topics evolution model based on similarity of interference[J]. Telecommunications science, 2017, 33(9): 28-35. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017204.

摘要

当前演化模型研究中，主要是单一话题在网络中的传播，较少考虑多话题之间的相互影响因素。在SIR 模型的基础上提出了基于干扰相似度的多话题演化模型，该模型中的干扰是通过话题相似度对传播概率的影响来表征的。仿真结果表明，在临界值以内，正负两种趋向的话题相似度分别对话题演化的进程起到加强或阻碍作用，作用程度随着被干扰节点的度而变化，分别表现为正向相似度下的演化一致性和负向相似度下的演化分离性。超过临界值时，加强或阻碍作用均趋于饱和。

Abstract

The current researches of evolution model mainly focus on the spread of the individual topics

rarely considering the influential factors between multiple topics.A new topic evolution model was proposed by considering the interference among topics based on SIR model

which characterized by the influence of the similarity of the topic on the probability of propagation.The experimental results show that within the critical value

the similarity degree of positive and negative trends enhance or hinder the process of topic evolution

and the degree of action varies with the degree of interference nodes

which is expressed as evolutionary consistency under positive similarity and the evolutionary separability under negative similarity.When the critical value is exceeded

the effect of strengthening or hindering tends to saturation.

关键词

Keywords

references

BLEI D M , LAFFERTY J D . Dynamic topic model [C ] // The 23rd International Conference on Machine Learning,September 10-13,2006,Pittsburgh,PA,USA.[S.l.:s.n] , 2006 : 113 - 120 .

单斌 , 李芳 . 基于LDA话题演化研究方法综述 [J ] . 中文信息学报 , 2010 , 24 ( 6 ): 43 - 50 .

SHAN B , LI F . A survey of topic evolution based on LDA [J ] . Journal of Chinese Information Processing , 2010 , 24 ( 6 ): 43 - 50 .

刘衍珩 , 李飞鹏 , 孙鑫 , 等 . 基于信息传播的社交网络拓扑模型 [J ] . 通信学报 , 2013 , 34 ( 4 ): 1 - 9 .

LIU Y H , LI F P , SUN X , et al . Social network model based on the transmission of information [J ] . Journal on Communications , 2013 , 34 ( 4 ): 1 - 9 .

MENG X Z , ZHAO S N , FENG T , et al . Dynamics of a novel nonlinear stochastic SIS epidemic model with double epidemic hypothesis [J ] . Journal of Mathematical Analysis ＆ Applications , 2016 , 433 ( 1 ): 227 - 242 .

朱宪莹 , 刘箴 , 金炜 , 等 . 基于特征融合的层次结构微博情感分类 [J ] . 电信科学 , 2016 , 32 ( 7 ): 106 - 114 .

ZHU X Y , LIU Z , JIN W , et al . Hierarchical micro-blog sentiment classification based on feature fusion [J ] . Telecommunications Science , 2016 , 32 ( 7 ): 106 - 114 .

钟杰 , 陈兴蜀 , 王文贤 , 等 . 面向微博话题传播的重要节点测量研究 [J ] . 计算机应用研究 , 2016 , 33 ( 8 ): 2290 - 2293 .

ZHONG J , CHEN X S , WANG W X , et al . Measurement study of topology structure and crucial nodes for spread of weibo topics [J ] . Application Research of Computers , 2016 , 33 ( 8 ): 2290 - 2293 .

琚春华 , 鲍福光 , 戴俊彦 . 一种融入公众情感投入分析的微博话题发现与细分方法 [J ] . 电信科学 , 2016 , 32 ( 7 ): 97 - 105 .

JU C H , BAO F G , DAI J Y . Discovery and segmentation method in micro-log topics based on public emotional engagement analysis [J ] . Telecommunications Science , 2016 , 32 ( 7 ): 97 - 105 .

ZANETTE D H . Dynamics of rumor propagation on small-world networks [J ] . Physics , 2001 , 65 ( 1 ): 110 - 126 .

MORENO Y , NEKOVEE M , VESPIGNANI A . Efficiency and reliability of epidemic data dissemination in complex networks [J ] . Physical Review E Statistical Nonlinear ＆ Soft Matter Physics , 2004 , 69 ( 50 ): 1 - 4 .

ZHOU J , LIU Z H , LI B W . Influence of network structure on rumor propagation [J ] . Physics Letters A , 2007 , 368 ( 6 ): 458 - 463 .

张伟 . 基于复杂社会网络的网络舆情演化模型研究 [D ] . 哈尔滨:哈尔滨工业大学 , 2014 .

ZHANG W . Models of the network public opinion dynamics on complex social networks [D ] . Harbin:Harbin Institute of Technology , 2014 .

孙立远 , 管晓宏 . 在线社会网络多话题传播竞争特性的测量 [J ] . 清华大学学报(自然科学版) , 2015 , 55 ( 11 ): 1157 - 1162 .

SUN L Y , GUAN X H . Measurements of the competitive characteristics of multi-topic propagation in online social networks [J ] . Journal Tsinghua University(Sci ＆Technol) , 2015 , 55 ( 11 ): 1157 - 1162 .

黄卫东 , 林萍 , 董怡 , 等 . 基于话题特征词的网络舆情参与者情感演化分析 [J ] . 情报杂志 , 2015 ( 11 ): 117 - 122 ,144.

HUANG W D , LIN P , DONG Y , et al . Analysis on the feature words based evolution of netizens sentiments in network public topics [J ] . Journal of Intelligence , 2015 ( 11 ): 117 - 122 ,144.

WANG H , DENG L , XIE F , et al . A new rumor propagation model on SNS structure [C ] // IEEE International Conference on Granular Computing,Aug 11-13,2012,Hangzhou,China . New Jersey:IEEE Press , 2012 : 499 - 503 .

王辉 , 韩江洪 , 邓林 , 等 . 基于移动社交网络的谣言传播动力学研究 [J ] . 物理学报 , 2013 , 62 ( 11 ): 98 - 109 .

WANG H , HAN J H , DENG L , et al . Dynamics of rumor spreading in mobile social networks [J ] . Acta Phys Sin , 2013 , 62 ( 11 ): 98 - 109 .

浏览量

839

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据