新闻资讯类APP使人们能够随时随地的获取新闻信息,极大丰富人们的信息获取途径,近年来受到了越来越广泛的关注。然而,新闻类APP在及时传播大量新闻消息的同时,也助长了各种未经及时审核的信息的传播。对信息传播进行溯源分析,有助于及时切断不良信息的传播途径,为维护移动互联网生态环境持续健康发展提供有效支撑。本文对移动新闻APP的新闻传播溯源分析方法进行研究,通过构建异质社会网络以及对PageRank算法进行改进,得出信息传播和舆论形成过程中影响力高的节点,对特定信息在新闻APP中的传播进行及时掌控。本文主要工作如下:(1)研究基于通信协议逆向分析的新闻APP数据抓取方法。由于移动新闻APP与服务器端的通信协议是不公开的,且通信协议数据包中带有一些加密参数,传统的面向Web页面的数据采集方法无法直接应用于新闻APP。为了解决这一问题,本文提出了基于通信协议逆向分析的方法,首先通过静态分析对关键函数进行定位,然后通过动态调试确定关键函数中对通信协议数据包中的动态参数的加密方法,并在获取关键参数后模拟客户端与服务器端进行通信,实现数据的抓取。(2)研究包含用户及新闻两类节点的异质网络构建方法。在构建社会网络部分,现有的方法通常是将用户作为唯一类型的节点构成社会网络,然后基于网络拓扑结构进行分析,但是在实际信息传播中涉及到不止一种类型的主体,同质网络包含的信息不够全面,容易造成信息损失。基于这种情况,本文构建了由用户节点和新闻节点共同组成的异质网络,异质网络中包含更加全面的结构信息和丰富的语义信息,可以使分析的结果更加全面准确。(3)研究基于NAUR算法的用户影响力评估方法。在对节点进行影响力计算的过程中,本文结合了网络拓扑特征和用户行为进行共同分析。用户的交互行为大多发生在事件间隔较短的时期,满足幂律分布,为此,本文采用指数截断的幂律函数对用户间交互行为与时间间隔之间的规律进行了拟合,并将上述规律与基于随机游走思想的PageRank算法相结合,提出对用户节点的影响力进行计算的NAUR算法。(4)开发新闻APP的信息传播溯源系统。当给定特定话题或消息数据,本文开发的系统可以在数据获取、异质网络构建和用户影响力评估的基础上,追溯得出该话题传播过程中的关键节点,进而得以构建消息传播的关键路径,实现溯源。实验结果表明,本文提出的方法具有很高的有效性和准确性。