基于社會網絡分析方法在技術虛擬社區(qū)中的應用與研究.pdf

1、隨著網絡技術的飛速發(fā)展，它正以驚人的速度和廣度影響著人們生活的方方面面，在我們的日常生活和學習中扮演著非常重要的角色。作為一種新型的傳播媒體、先進的通訊工具、高效的信息匯總和活躍的社交平臺，網絡正在悄然改變著人們的交往方式、思維方式與學習方式，利用網絡人們可以實現“零距離、無限制”的學習目的。微博是互聯網飛速發(fā)展的一種產物，已經成為人們相互聯系和交流的一種平臺。在現實生活中許多功能型虛擬社區(qū)已經開始把微博作為成員之間相互聯系的一種工具，

2、如本文的研究對象—某hadoop技術社區(qū)。在該社區(qū)中成員之間可以利用微博來進行交流和學習，同時每一個社區(qū)中的成員或者已經關注了社區(qū)所提供的公眾微博號的用戶都可以在該平臺中發(fā)布一些信息，閱讀其他成員所發(fā)表的博文，共享各種學習資源等。
　　在技術虛擬社區(qū)中，任何成員都可以利用微博平臺對某一問題發(fā)表自己的看法，有些成員會在第一時間做出回應。這樣就形成了成員之間的互動，實現了成員之間信息的流通，從而有利于建立微博平臺中屬于該技術虛擬社區(qū)專

3、有的社會網絡，方便我們對其進行相關的研究。
　　首先，本文針對所研究的某 hadoop技術虛擬社區(qū)中成員之間在微博網絡的互動關系。利用社會網絡理論中相關的技術來對該群體進行社會網絡分析，主要計算有關整體網絡的一些指標，如：密度、平均半徑、連通性、中心性等，同時驗證該網絡是否滿足“小世界現象”；在整體網絡的基礎上對該網絡進行子群分析，另外在對單個節(jié)點分析的基礎上，探索利用聚類算法來實現用戶的分群；緊接著對網絡中的個體所擁有的粉絲數進

4、行計算，同時探索用戶的粉絲數是否服從特定的冪律分布，并給出統計學上的嚴格檢驗。
　　其次，在研究網絡中個體成員特性的同時，計算該網絡中每個用戶的影響力指標。由于PageRank算法的研究對象是互聯網中的網頁，并且該算法被用來計算特定網頁的重要性指數，因此可以將PageRank算法應用到微博環(huán)境中來計算用戶的影響力指標。但是由于該算法沒有考慮到微博用戶自身的一些特性，如：建立個人微博的時間、發(fā)表博文的數量以及博文被其他成員轉發(fā)或“點

5、贊”的次數等因素，所以簡單的將PageRank算法應用到微博環(huán)境中并不一定能得到合理準確的結果。因此在原有PageRank算法的基礎上，結合微博網絡的一些特性提出新的用戶影響力排名模型—Influence_Index，并構建新模型中的轉移矩陣，同時使其滿足馬恩科夫鏈中的相關假設條件，從而使該模型具有嚴格的理論支撐。
　　最后，對模型進行實驗驗證和結果分析，并通過詳細對比證明新的用戶影響力算法充分考慮了微博網絡的特性，可以有效的避免