基于六度分割理論和中心度識別微博網(wǎng)絡的關鍵人物.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)信息和科技的演變，迎來了Web2.0時代，微博作為一種新興的傳播載體，迅速崛起，并受到人們的廣泛關注。與傳統(tǒng)媒體相比，其具有信息量大、信息傳播速度快、即時性強等特點，這些特點使其成為了人們交流和傳遞信息的新平臺，也給謠言散播提供了新渠道。面對每天產(chǎn)生過億條的微博數(shù)據(jù)量，如何處理微博數(shù)據(jù)，如何及時有效的識別微博中的關鍵節(jié)點，這都是本文將要面對的挑戰(zhàn)。本文分析了微博的基本功能，信息特點以及傳播特點等等，在此基礎上結合國內外現(xiàn)有的關

2、于中心度和聚類分類的算法，著重于研究了識別微博網(wǎng)絡中關鍵節(jié)點的技術，在時間與精確度的平衡處理下，提出了解決方法：
　　(1)對微博的特點進行整理分析，結合中心度算法思想，給出了互動指數(shù)和影響指數(shù)，并將兩種指數(shù)結合起來，最終提出了適用于微博的關鍵指數(shù)，用于識別微博網(wǎng)絡中的關鍵人物。
　　(2)面對微博每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，本文結合了六度分割理論的思想，采用SPLINE算法原理，對規(guī)模過大的節(jié)點集進行整理，移除與源節(jié)點最短路徑大于

3、5的節(jié)點，經(jīng)過此步，得到了若干聯(lián)系緊密的節(jié)點集。
　　(3)針對緊密聯(lián)系的節(jié)點集，本文分析了層次聚類算法，采用基于模塊度凝聚數(shù)據(jù)的CNM算法，對微博數(shù)據(jù)集進行聚類，將相似度較高的微博聚集在一起，劃分數(shù)據(jù)集，形成若干更加重要的節(jié)點集。
　　(4)針對第三步所得重要節(jié)點集，提取出影響力節(jié)點的用戶信息，對其使用關鍵節(jié)點的算法，有效識別出微博網(wǎng)絡中的關鍵節(jié)點。
　　最后，驗證提出的方法，本文使用了該方法進行算法編程，對NLPI