【摘 要】
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随着网络化的高速推进、移动端的快速普及、以及用户之间频繁的信息交互,信息冗余现象渐渐引起了很多研究人员的关注。一方面,重复的信息分享与转发行为降低了用户使用平台的体验感;但另一方面,用户之间的同伴影响和社会强化效应也为信息扩散和影响力最大化提供了可能。本文聚焦在线社交平台中的信息重复发布（冗余）现象,关注信息传播过程中产生的覆盖与强化效应,主要开展了以下工作:（1）详细描述了在线社交网络中的信息冗
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随着网络化的高速推进、移动端的快速普及、以及用户之间频繁的信息交互,信息冗余现象渐渐引起了很多研究人员的关注。一方面,重复的信息分享与转发行为降低了用户使用平台的体验感;但另一方面,用户之间的同伴影响和社会强化效应也为信息扩散和影响力最大化提供了可能。本文聚焦在线社交平台中的信息重复发布（冗余）现象,关注信息传播过程中产生的覆盖与强化效应,主要开展了以下工作:（1）详细描述了在线社交网络中的信息冗余现象,定义信息传播过程中的覆盖与强化效应指标（信息覆盖率和冗余率）,构建了信息冗余度模型;（2）在理论上推算节点在信息传播过程中,被重复覆盖的概率解析值;（3）基于仿真实验,分析网络结构与冗余率之间的关联性;（4）为增加模型的可靠性,研究基于中国大型社交平台新浪微博的全量网络结构数据,采集50条热门信息的内容、发布时间、转发路径、转发用户及用户属性等信息,在验证仿真结果的同时,深入挖掘冗余信息的传播特性与传播模式,为社交平台中的信息管理提供支持;（5）设计信息投放策略,根据传播需求与目标设计针对不同覆盖率和冗余率下的最佳信息投放策略,实现信息扩散范围和影响力的最大化,为信息的智能宣传、网络信息对抗,以及为企业制定科学准确的营销方案等方面打下良好基础并提供有力的定量分析支撑。研究表明,节点在信息传播过程中被重复覆盖的概率,可以用数学表达式进行较为准确的描述与刻画;网络结构与信息冗余紧密相关;基于新浪微博全量数据的分析有助于挖掘用户的网络行为特征和信息传播模式规律,包括识别平台中的营销用户和机器人账号;研究提出的最大化或最小化信息覆盖率、冗余率的信息投放策略可以实现相应的传播需求。研究为了解信息扩散特征提供了新的视角,有助于深入了解网络结构对信息传播的影响,对掌握信息传播规律、冗余信息特点、以及社交平台的舆情分析等方面都具有一定的理论和实践意义。
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