虚拟社区中兴趣传播模型的研究

论文摘要

随着近年来BBS电子公告栏和SNS社区网络的风靡,越来越多的网民参与到各式各样的网络虚拟社区中,以虚拟人的身份在虚拟社区中与进行话题交流和兴趣分享。这种交流和分享把网络虚拟人紧密的联系起来,形成了庞大的复杂网络。在这个复杂网络中,虚拟人如何相互影响、兴趣主题如何传播等问题受到了广泛的关注,并衍生出观点动力学等一系列理论。本文以复杂网络理论为基础,借鉴观点动力学的内容,对网络虚拟社区中的兴趣传播规律进行了研究。本论文主要讨论分享类网络虚拟社区,以豆瓣网虚拟社区为实验数据来源,使用爬虫技术获取其网页原始数据,并使用预处理程序对原始数据进行过滤、分析。利用处理后的最终数据,本文对网络虚拟社区和其中的虚拟人成员分别进行了建模研究。其中对豆瓣网虚拟社区的拓扑研究使用了复杂网络和社会网络分析法,模型中以虚拟人成员为节点、虚拟人之间的好友关系为连线。同时讨论了此网络虚拟社区的相关特征参数,包括平均最短路径、聚类系数、度分布的仿真研究,最终验证了豆瓣网虚拟社区符合无标度网络特征。对虚拟人的建模则基于组织行为学,并参考了国内外关于网络虚拟人行为特征的相关研究,将网络虚拟人成员分为：享受者、奉献者、交际者三个类别。接下来本文对疾病传播模型SIR模型进行了改进,提出了适合网络虚拟社区的兴趣传播模型,通过程序仿真的方法模拟了兴趣主题在网络社区中的传播特性和各虚拟人节点的状态转换规律,并通过豆瓣网实际数据验证了此模型的合理性和实用性。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 虚拟社区研究现状
• 1.2.2 虚拟人研究现状
• 1.2.3 Web数据挖掘研究现状
• 1.3 主要工作内容,结构安排
• 2 虚拟社区数据获取
• 2.1 背景知识概述
• 2.1.1 HTML及XML语言简介
• 2.1.2 HTTP协议简介
• 2.1.3 统一资源定位符与超链接
• 2.2 豆瓣网数据获取
• 2.2.1 爬虫技术简介
• 2.2.2 爬虫技术在虚拟社区中的应用
• 2.3 瓣网数据预处理
• 2.3.1 预处理系统介绍
• 2.3.2 数据的组织与存储
• 3 虚拟社区中复杂网络特征
• 3.1 背景概述
• 3.2 社会网络分析法概述
• 3.3 复杂网络理论概述
• 3.3.1 复杂网络基本概念
• 3.3.2 小世界网络与无标度网络
• 3.3.3 复杂网络仿真工具Pajek
• 3.4 瓣网复杂网络
• 3.4.1 复杂网络的构建
• 3.4.2 虚拟社区网络特征分析
• 3.5 豆瓣网虚拟人模型
• 3.5.1 基础理论概述
• 3.5.2 虚拟人参与社区等级
• 3.5.3 虚拟人成员分类方法
• 4 兴趣传播模型设计与实现
• 4.1 基本原理概述
• 4.1.1 复杂网络中的观点动力学
• 4.1.2 虚拟人行为动机分析
• 4.2 虚拟社区兴趣传播模型
• 4.2.1 宏观模型设计
• 4.2.2 仿真系统参数设定
• 4.2.3 模型的仿真实现
• 4.3 实验仿真结果
• 5 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集