朱海龙 云晓春 韩志帅

1(中国科学院信息工程研究所 北京 100093) 2(中国科学院大学网络空间安全学院 北京 100049) 3(国家计算机网络应急技术处理协调中心 北京 100029) 4 (北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083) (zhl@cert.org.cn)

近年来，以微博为代表的部分社交网络应用迅速融入人们的生活中，并深刻地改变了用户之间信息传递的方式.在以报纸、广播、电视为代表的传统媒体中，信息传播的主要方式是少数权威节点发布信息，绝大多数用户阅读、收听或者观看消息，信息传播速度相对较慢，深度较浅，同一平台上不同信息之间传播范围的差别并不是很大.而在微博平台上，每个用户都可以自己发布和转发信息，信息的传播是以发布、阅读、转发、再阅读……这种不断迭代复制的方式进行传播的.相对于传统媒体，微博消息传播速度更快，信息传播的路径和过程随机性更强，不同信息之间传播的“流行度”也非常地不均衡，绝大多数消息传播范围很小，而极少数热点消息却能在极大范围内进行传播.

对微博消息传播的流行度进行预测是非常有价值的一项工作，但却是个非常困难的问题.首先，微博用户规模大，截至2014年底，新浪微博用户为2.49亿[1]；其次，影响微博消息传播的因素很多，不仅仅与微博消息本身的内容有关，还与网络拓扑结构、关注关系、用户兴趣、发布时间等诸多因素有关，其中很多属性因素由于隐私保护的原因很难获取并进行分析；最后，消息的传播过