特定舆情的意见领袖挖掘和关键传播路径预测

摘要：

[目的]对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化.[方法]提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的角度、更加客观地进行意见领袖挖掘.此外,对Transformer模型进行改造,构建社交网络传播行为预测模型MF-Transformer,利用其高度并行性和注意力机制,可以更加高效、准确地预测意见领袖的转发行为.[结果]结合意见领袖挖掘结果以及传播行为预测结果,有效预测舆情传播过程中由意见领袖构成的关键传播路径.预测结果的查全率和查准率分别达92.17％和99.07％,明显高于其他方法.[局限]实验主要面向特定舆情事件的新浪微博数据集,没有面向推特等数据集.[结论]本文提出的意见领袖挖掘模型和传播行为预测模型不仅可以更加准确地挖掘出意见领袖,而且可以有效预测舆情传播过程中的关键路径.

关键词：舆情、意见领袖、传播行为预测、关键路径识别

所属期刊栏目：5

分类号：TP393;G250(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系国家自然科学基金项目;网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题;信息网络安全公安部重点实验室开放课题

在线出版日期：2021-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：32-42