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基于复杂网络特征的SNS社交网站传播特征研究的中期报告
一、研究背景和意义
社交网络服务（SNS）已成为当今网络社区的主要组成部分，以其超大规模、复杂的拓扑结构和独特的信息传播方式成为社交媒体研究的关键领域之一。SNS平台为用户获得信息、传递信息提供了新的渠道和跨度，复杂网络特征理论将在研究社交网络信息传播特性方面发挥重要作用。因此，该研究的意义在于了解SNS的信息传播规律和影响因素，为相关应用提供参考。
二、研究内容和方法
1.研究内容
本文以微博为例，利用复杂网络分析方法，探讨SNS传播网络特征，包括微博用户行为模式、传播路径和内容特征。
2.研究方法
利用Python编写爬虫程序，收集微博数据。使用Gephi分析平台进行网络图可视化和网络分析。从节点度中心性、紧密度、介数中心性、聚集系数、网络结构和社区结构等方面分析微博网络的基本特征，并结合文本挖掘方法分析微博内容特征。
三、成果与展望
1.研究成果
通过对微博SNS网络结构的分析，得出以下结论：
（1）微博传播路径的主要影响因素为信息的热度和用户的关注度。
（2）微博用户的影响力并不一定与其粉丝数成正比。
（3）微博内容中易敏感性、争议性的信息更容易被传播。
2.展望
本研究从网络结构特征和文本特征两个角度探讨了微博SNS传播网络的基本特征，有利于进一步研究影响SNS传播网络的要素及其传播规律，并明确SNS的社交网络属性。今后可使用动态模型对SNS网络进行动态研究、通过社交网络分析工具对SNS信息传播进行更加深入的分析。