基于节点和信息特征的社会网络信息传播模型

来源：计算机研究与发展杂志2015年第1期北京时间：

作者：周东浩,韩文报,王勇军,

摘要：随着在线社会网络的快速发展，越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究，但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些，以及如何刻画信息传播过程，仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播，很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征，包括节点属性特征和信息内容特征，对节点间传播概率和传播延迟进行建模，提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外，针对模型的传播预测功能，在新浪微博真实数据集上进行了实验，结果表明，在预测准确率方面，所提出的模型要优于其他同类模型，如异步独立级联模型、NetRate模型.

关键词：社会网络, 信息传播, 传播模型, 节点属性, 传播预测,