【摘 要】
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[目的]在微博社会网络中,信息传播范围的评估和预测对网络舆情监测和预警具有重要意义。[方法]将信息传播的预测过程用集合方式作形式化描述,建立小世界复杂网络模型。抓取新
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目“基于大数据的党媒舆论引导力提升研究”(编号：17YJCZH023);山东省社会科学规划互联网发展研究专项课题““网络化个人主义”视域下公民新闻传播与舆论引导新格局构建研究”(编号：18CHLJ03);临沂大学哲学社会科学发展项目“网络舆情传播和导控模型研究”(编号：14LUZS15)研究成果之一
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[目的]在微博社会网络中,信息传播范围的评估和预测对网络舆情监测和预警具有重要意义。[方法]将信息传播的预测过程用集合方式作形式化描述,建立小世界复杂网络模型。抓取新浪微博数据作为统计学习样本,借助微博的网络拓扑结构分析节点影响力与传播覆盖率之间的关系。在真实微博网络内完成实证统计学习,并且建立非线性回归模型,通过监控哨兵节点评估消息传播覆盖的程度。[结果]预测模型对影响力小的源点传播的信息准确性较高。[局限]只是探讨信息扩散规模,忽略信息扩散时空特征、扩散者的社会网络特征等其他维度。[结论]基于哨兵节点
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