• 流言的判別與溯源-數控滾圓機縮管機張家港電動液壓滾圓機縮管機
    作者:lujianjun | 來源:歐科機械 | 發布時間:2019-06-24 16:02 | 瀏覽次數:

    在互聯網飛速發展的今天,流言作為信息的一種,其危害在社交網絡的作用下不斷地被放大。隨著社交網絡的迅速發展,流言傳播無論從影響規模上和還是傳播速度上來說都每日劇增,這使得人們對判別流言和抑制流言方法的需求也隨之增長。為了對社交網絡中的流言進行判別與溯源,從真實社交網絡數據爬取入手,基于數據的時間軌跡,挖掘出流言的傳播路徑,構建信息傳播網絡,并基于傳播網絡拓撲特征分析對流言進行判別和溯源。并且基于傳播網絡以及相關拓撲特征信息,提出了通過檢測其連通分支節點數目和直徑分布是否滿足冪律分布來判別該網絡中是否有流言存在,對不滿足冪律分布的,通過檢測"離群點"的方法來初步定位流言存在關注與被關注的關系,其中還存在很多單個節點,這些節點在我們所得的數據庫信息中是單獨的,不存在互相關注的關系。我們根據話題數據庫構建的話題傳播網絡也驗證了這一點,整個網絡由一個個連通分支構成本文有公司網站全自動縮管機采集轉載中國知網整理  http://www.bonjoourmarie.com ,從話題傳播網絡中可以直觀地發現:網絡中最多的是直徑為1(兩個節點的連通分支)的連通分支,而直徑特別大的連通分支數很少,連通分支的數量隨著直徑(節點數目)的增長而急劇減少。之后我們定量分析拓撲網絡特征,分別針對三個不同的話題網絡統計了其聯通分支的節點數目和直徑分布(圖1-圖3)。圖1BroadwayACeleb節點和直徑分布圖2FlyDubai節點和直徑分布圖3MakeTVShowsEvi節點和直徑分布我們可以直觀地看出,直徑很大或者節點數目很多的連通分支數量很少,流言的判別與溯源-數控滾圓機縮管機張家港電動液壓滾圓機縮管機滾弧機大多數都是直徑為1或者說節點數目為2的連通分支,直徑分布和節點數目分布圖呈現冪律分布的特征。2.3驗證冪律分布如果樣本數據滿足冪律分布,那么對其橫縱坐標都取對數,即在雙對數坐標下,冪律分布表現為一條斜率為冪指數的負數的直線,我們以直徑分布為例,將傳播路徑網絡的直徑分布圖轉換為雙對數坐標,之后對散點圖進行線性擬合,得到每個話題傳播網絡連通分支直徑分布的雙對數曲線,分別如圖4到圖6所示。我們可以看到,在雙對數坐標下,直徑分布幾乎可被完美擬合為一條負斜率直線,因而,我們可以得出結論,話題傳播路徑網絡的連通分支直徑分布滿足冪律分布。圖4話題流言判別2.4.1“離群點”檢測在樣本空間中,與其他的樣本點的一般行為或者特征不一致的點,我們稱為離群點。在這里,我們把雙對數曲線中明顯偏離擬合直線的點稱之為“離群點”,例如圖6中的第四個點,它明顯偏離擬合曲線,我們稱之為“離群點”。本文有公司網站全自動縮管機采集轉載中國知網整理  http://www.bonjoourmarie.com 那么,如何確定這樣的“離群點”呢?在聚類分析中,離群點檢測常用的方法包括基于統計分布的離群點檢測、基于距離的離群點檢測、基于密度的局部離群點檢測、基于偏差的離群點檢測等;诮y計分布的離群點檢測:這一類離群點檢測方法首先假設樣本空間中所有的數據符合某一個分布或者某一個數據模型,之后基于模型或者分布采用不和諧校驗的方法來識別離群點。這種離群點檢測方法需要我們預先知道樣本空間中的數據結構的分布特征,這在檢測之前我們往往無法獲知;诰嚯x的離群點檢測:這種檢測方法定義如果在樣本空間S中與對象O的距離大于d的至少有N個樣本點,那么我們稱這個對象O是以N(指至少N個樣本點)和d為參數的基于距離的離群點。這種檢測方法需要數據均勻分布,如果數據分布不均勻,那么可能檢測就會遇到困難;诿芏鹊木植侩x群點檢測:定義如果某個對象屬于局部離群點,那么相對于它自己的局部領域,它是遠離的。區別于前兩種方法,基于密度的局部離群點檢測不將離群點看成是二元性質的點,換句話說,不僅僅是判斷一個點是否離群點,而是有一個權值來描述離群程度,它可以應用到樣本分布不均勻的情況下;谄畹碾x群點檢測:這種方法流言的判別與溯源-數控滾圓機縮管機張家港電動液壓滾圓機縮管機滾弧機本文有公司網站全自動縮管機采集轉載中國知網整理  http://www.bonjoourmarie.com 

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