基于传播影响力的互联网社区媒体信息扩散机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61003097
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    崔鹏
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在用户高度互动性参与的Web2.0环境下，网络媒体与社会网络的交叉与渗透，形成了以互联网为依托的海量社区媒体信息。在这种新的媒体形态下，传统的信息到所有用户的单向传播模式被以用户关联为路径的多层次传播模式所取代。一方面在信息传播过程中融入信任及推荐等社会性因素，为提升社区媒体对用户的影响力水平提供重要途径；另一方面， 信息源激增导致信息过载及信息源不可控，级联式信息传播模式亦导致信息传播路径复杂化，为互联网信息服务质量及安全性提出严峻挑战。本项目以面向主题的用户偏好挖掘与网络结构挖掘为基础，以端到端传播影响力模型作为核心，以建立社区媒体信息的全局扩散有效机制为目标，重点研究面向主题的多模态媒体偏好及异构社区网络结构特性，用户偏好及关系亲密度对局部传播影响力的作用机理，以及社区媒体信息的全局扩散预测模型及其目标性引导机制，同时建立实验验证平台，力争取得具有创新性及突破性的研究成果。

结项摘要

在该项目执行期间，申请人及项目组成员紧紧围绕项目目标，面向项目的关键科学问题，针对各项研究内容展开全面、深入的研究。在该项目支持下，项目组取得了丰硕的成果，在面向主题的多模态媒体偏好及异构社区网络结构特性，用户偏好及关系亲密度对局部传播影响力的作用机理，以及社区媒体信息的全局扩散预测模型及其目标性引导机制等方面取得了技术上的突破。共发表学术论文及专著23篇，其中包括IEEE TIP, IEEE TMM等高水平国际期刊论文5篇；SIGKDD, SIGIR, ACM Multimedia, AAAI等顶级国际会议论文7篇，专著章节1章。本项目的突出成果获得了国际同行的高度认可，共获得2个国际奖项，包括ACM Multimedia 2012重大技术挑战奖，以及Multimedia Modeling 2013国际会议的唯一最佳论文奖，本项目组2011年所发表的SIGIR论文获得SIGIR ACM Digital Library历史（6周）下载量前十的成绩。本项目负责人在项目执行期间获得北京市科技进步一等奖1项。同时，项目组依托本项目在ACM Multimedia, WSDM及ICDM等高水平国际会议上组织多场Workshop，项目负责人在ACM Multimedia及SIGIR作Tutorial演讲，有效提升了本项目成果的国际影响力。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（0）
Learning influence from heterogeneous social networks
学习异构社交网络的影响
  • DOI：
    10.1007/s10618-012-0252-3
  • 发表时间：
    2012-03
  • 期刊：
    Data Mining and Knowledge Discovery
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Liu L.;Tang J.;Han J.;Yang S.
  • 通讯作者：
    Yang S.
Propagation-based social-aware multimedia content distribution
基于传播的社交感知多媒体内容分发
  • DOI：
    10.1145/2523001.2523005
  • 发表时间：
    2013-10
  • 期刊：
    ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wang, Zhi;Zhu, Wenwu;Chen, Xiangwen;Sun, Lifeng;Liu, Jiangchuan;Chen, Minghua;Cui, Peng;Yang, Shiqiang
  • 通讯作者：
    Yang, Shiqiang
A Matrix-Based Approach to Unsupervised Human Action Categorization
基于矩阵的无监督人类行为分类方法
  • DOI：
    10.1109/tmm.2011.2176110
  • 发表时间：
    2012-02
  • 期刊：
    Ieee Transactions On Multimedia
  • 影响因子：
    7.3
  • 作者：
    Peng Cui, Fei Wang, Lifeng Sun, Shiqiang Yang
  • 通讯作者：
    Peng Cui, Fei Wang, Lifeng Sun, Shiqiang Yang

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其他文献

Design of fixed-point smoother algorithm for linear discrete time-delay systems
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  • 发表时间：
    2012-11
  • 期刊：
    Journal of Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    郭小春
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  • DOI：
    10.17582/journal.pjz/2019.51.2.725.730
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  • 发表时间：
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  • 通讯作者：
    沈浩
鄱阳湖国家级自然保护区食块茎鸟类种群数量与水位的关系
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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  • 作者：
    陈冰;崔鹏;刘观华;李凤山;伍旭东;吴建东;曾南京;赵娜;徐海根
  • 通讯作者：
    徐海根
汶川灾区泥石流峰值流量的非线性雨洪修正法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    四川大学学报(工程科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔鹏;游勇;胡凯衡;陈晓清;庄建琦
  • 通讯作者：
    庄建琦

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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