運用生物群體行動模型預測並引導網路社群之發展動態

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題名:	運用生物群體行動模型預測並引導網路社群之發展動態
其他題名:	Predicting and Guiding the Dynamics of Network Community by Using Animal Flocking Model
作者:	張昭憲
關鍵詞:	影響力預測;生物群體行動模型;社群動態引導;網路社群
日期:	2018-10-29
上傳時間:	2020-04-11 12:11:48 (UTC+8)
摘要:	網路社群的蓬勃發展有目共睹，無論是Facebook 或Tweeter 等一般性社群，還是如LinkedIn 之專業社群，都已成為現代人生活的一部分。人類使用者以虛擬身分在社群平台接收、傳送訊息，進而產生觀念轉變，甚至觸發實際行為(如購物、遊行等)。社群成員間雖能相互影響，但有程度之別。具有高影響力的社群成員，甚至能創造社群規範，讓其他多數成員來遵守。然而，網路社群成員的背景非常複雜，對議題的討論動向難以預測，過程中更可能因突發事件產生重大變化。因此，如何運用社群中具有影響力的領導者，以系統化方式引導討論方向，對於市場行銷、政策推行、選舉等領域，具有高度實用性。針對此重要課題，本計畫將循以下重點，發展有效的社群討論動向引導與預測方法: (1)運用生物群體行動模型(animal flocking model)模擬社群討論動向，並進行必要的轉換，以符合網路社群之應用情境；(2) 探討在何處(where)、何時(when)，及如何(how) 運用有影響力的使用者，才能充分發揮引導社群討論方向的效果；(3) 運用深度學習技術，組合各種與影響力相關的特徵屬性，產生更準確之影響力預測模型，提升引導效能。完成上述工作後，本計畫將使用實際與合成資料進行實驗，驗證發展方法之有效性與實用性。
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 研究報告

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