微博舆情影响力分析关键技术探索

"这篇文档是国防科学技术大学研究生院丁兆云博士的一篇工学博士学位论文，主题为‘面向微博舆情的影响力分析关键技术研究’。该研究主要探讨了微博的发展、特点，以及在微博舆情中影响力分析所面临的挑战，并介绍了相关数据挖掘和影响力分析技术。论文还提出了基于统计特性和信任双向传播的垃圾用户发现方法。" 本文重点讨论了微博用户影响力的分析，尤其是在微博舆情这一特定场景下的应用。微博作为社交媒体平台，其影响力分析对于理解公众意见、信息传播和网络行为具有重要意义。当前，微博已经成为信息传播的重要渠道，因此对其影响力的研究有助于揭示信息扩散的规律，对网络舆论的引导和管理有着积极作用。 在研究背景部分，作者指出微博的快速发展和独特特性，如即时性、广泛性和互动性，使得它成为舆情生成和传播的重要平台。同时，由于信息量大、用户众多，如何准确地进行影响力分析成为一个具有挑战性的问题。该问题的研究不仅有助于识别关键意见领袖（KOLs），还能帮助识别和抑制垃圾信息的传播。 在相关研究工作部分，论文关注了两个主要领域：微博数据挖掘和影响力分析技术。数据挖掘是影响力分析的基础，通过对微博数据的深入挖掘，可以发现用户的行为模式和信息传播路径。而影响力分析技术则包括对用户影响力的各种量化和评估方法，这些方法可以帮助识别哪些用户的言论更能影响公众观点。 作者的主要研究工作集中在垃圾用户发现上，采用了基于统计特性和信任双向传播的策略。首先，通过数据集获取和特征分析，识别出显式和隐式的垃圾用户特征，如异常的发布频率、不正常的社交网络结构等。然后，提出了AttriBiVote算法，结合正向和逆向传播，计算用户在网络中的影响力得分，同时考虑了局部三角形数量统计，以增强检测的准确性。最后，通过合并统计特征和双向得分，进一步优化了垃圾用户识别的精确度。 论文的结构清晰，第二章详细介绍了垃圾用户发现的方法，包括问题定义、相关研究、数据处理和特征提取，以及算法的设计和实现。这些内容为后续的影响力分析奠定了基础，展示了微博环境中如何通过技术手段提升信息质量和舆情分析的有效性。