本文關鍵詞：基于微博行為數(shù)據(jù)的不活躍用戶探測

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【摘要】：隨著微博注冊用戶的增長,探測不活躍賬號,自動判定用戶活躍度有重要的商業(yè)價值。該文提出了一種自動檢測算法并通過實驗驗證。算法核心是提出的影響用戶活躍度的4個判定因子,可由用戶行為計算得到。算法包含用戶活躍度概率層次模型(ADPHM)和用戶評分模型(USM)。ADPHM模型計算用戶是不活躍用戶的概率;USM模型計算用戶活躍度得分。實驗數(shù)據(jù)集包含了新浪微博2 316 281個用戶信息和141 322 019條微博內容。實驗結果表明,該算法能在線性時間復雜度下自動檢測出不活躍賬號,完善用戶可信度評估體系。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;中南民族大學計算機科學學院;空軍預警學院計算機教研室;
【關鍵詞】： 活躍度 自動識別 不活躍用戶 微博 社交網(wǎng)絡
【基金】：國家自然科學基金(61272109) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(CZY15006)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 自2006年Jack Dorsey創(chuàng)建Twitter以來,以微博(Microblog)為載體的社交網(wǎng)絡席卷互聯(lián)網(wǎng)領域。微博以其快速便捷的特性風靡全球,迅速成為新一代信息傳播形式。隨著微博、微信等社交網(wǎng)絡,移動互聯(lián)網(wǎng),智能終端的快速發(fā)展,出現(xiàn)了大量的與人密切相關的數(shù)據(jù)。如何從這些大數(shù)據(jù)中更好地

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本文編號：1054655