微博信息流行度影响因素研究开题报告

1. 研究目的与意义

选择对微博信息流行度进行探讨研究的理由主要有以下几点：

1微博#8220;去中心化#8221;的信息扩散模式，使其成为当今社交网络中信息产生和传播的重要渠道，更是社交网络营销的重要阵地；

2微博信息过载，用户注意力成稀缺资源，信息传递方式呈现幂律分布,即微博大部分信息不会被关注，只有少部分信息可以获得互动，使得预测微博信息流行度变得重要起来;

2. 研究内容和预期目标

（1）本次论文研究的主要内容：

论文围绕微博现阶段发展状况以及微博信息传播展开，在定义微博流行度的基础上，从微博内容特征、微博用户信息特征以及传播特征三个层面，对影响微博流行度的因素进行介绍，采取主成分回归分析的方法，在微博抓取信息数据进行分析，对微博营销，舆情管理，教育管理等具有深远意义。

3. 国内外研究现状

（1） 国外研究现状： ○1在影响微博流行度的因素方面：Twitter是微博的起源和原型， Kwak 等人抓取研究了 Twitter 用户、话题、推文数据，对用户的影响力进行排序， 并给出了 Twitter 跟随图的拓扑特征的特征属性；Wu等研究了新闻在微博中传播的热度时序特征；Tan 等为研究微博内容对转发量的影响； ○2在信息流行度预测方法方面：Yang等研究了用户生成内容流行度随时间的消涨模式；Matsubara 等做了进一步研究，用 SpikeM 模型对上述 6 种时序模式进行拟合，利用 SpikeM 模型进行流行度预测；Figueiredo 等利用极随机集成树将时间序列分Figueiredo 等； （2） 国内研究现状：目前国内研究多是一段时间内对微博数据的分析统计，如王晓光通过随机抽取的三千条微博的发布者、发博途径、博文内容、博文转发数、博文评论数、个人的关注数、粉丝数等八项数据的统计分析，研究微博的基本结构、信息传播的一般模式，考察微博用户基本行为和关系特征；夏雨禾在传统社会互动论的基础上，对新浪微博互动的结构性要素以及发生机制进行了探究；还有学者通过边缘理论和聚类分析等方法探讨了微博用户的互动结构社会网络关系以及信息传播机制，丰富了微博实证研究。

4. 计划与进度安排

主要以微博现状研究，微博信息内容研究，以及微博用户研究，以及其他印象微博信息流行度的因素为角度，在知网查找相关资料以及建模方法；

（2）研究方法比较

对基于流行病模型、基于分类模型和基于回归模型，等多种研究微博信息流行度的主流方法进行比较，选出一种对扒取出的微博数据进行分析；

5. 参考文献

[1] 吴越 陈晓亮 蒋忠远. 微博信息流行度预测研究综述[n]. 西华大学学报(自然科学版),2017,(36)1-6.

[2] bakshy e，hofman j m，mason w a，et al． everyone''san influencer: quantifying influence on twitter［c］.proceedings of thefourth acm international conference on web search and data mining．hong kong，china:acm，2011， 65 － 74．

[3]davenport t h，volpel s c． the rise of knowledge to-wards attention management［j］． journal of knowledge management，2001，5(3): 212．