融合社会网络分析与影响力扩散模型的微博意见领袖发现研究  

Identifying Weibo Opinion Leaders with Social Network Analysis and Influence Diffusion Model

作　　者：陈芬[1,2] 付希 何源 薛春香 Chen Fen;Fu Xi;He Yuan;Xue Chunxiang(School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;The Priority Academic of Jiangsu Higher Education Institutions,Nanjing 210094,China)

机构地区：[1]南京理工大学经济管理学院,南京210094 [2]江苏省社会公共安全科技协同创新中心,南京210094

出　　处：《数据分析与知识发现》2018年第12期60-67,共8页Data Analysis and Knowledge Discovery

基　　金：国家自然科学基金项目"基于情感倾向性分析的网络舆情意见领袖识别与对策研究"(项目编号:71303111);国家自然科学基金项目"基于聚合的社会化短文本信息处理与细粒度倾向性分析"(项目编号:71503126);江苏省社会公共安全科技协同创新中心"江苏省社会公共安全优势学科项目"的研究成果之一

摘　　要：【目的】融合社会网络分析与影响力扩散模型,提出一种识别网络意见领袖的改进方法,以更好地引导网络舆情发展。【方法】从社会网络分析出发,在分析网络意见领袖重要指标的基础上,引入用户影响力扩散模型,从意见领袖影响范围和影响深度两方面提出优化的意见领袖发现模型。【结果】与单一的中心性分析模型和语义相似度模型对比,融合两种方法的综合意见领袖识别模型进一步优化了意见领袖排序结果,与原始微博数据更为一致。【局限】研究语料来源于"转基因食品"话题,具有一定的领域局限性。【结论】本文模型从度的量的关系和度的权重语义距离两方面发现意见领袖,效果更为明显。[Objective] This paper tries to identify Weibo opinion leaders with the help of social network analysis and influence diffusion model. [Methods] First, we analyzed the opinion leaders’ characteristics based on the social network analysis. Then we optimized the existing influence diffusion model from the perspectives of impact scope and extent. Finally, we applied the new model to find opinion leaders. [Results] Compared with the models built on centrality analysis or semantic similarity, the optimized model obtained better ranking for opinion leaders, which was consistent with the Weibo data. [Limitations] Only examined the proposed method with data on GMO foods. [Conclusions] The proposed model could effectively identify the Weibo opinion leaders.

关 键 词：社会网络分析 意见领袖 影响力扩散模型 食品安全 

分 类 号：G206[文化科学—传播学]