本文關鍵詞：基于興趣變化的微博用戶轉發(fā)行為建模

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【摘要】：社交媒體的出現(xiàn)推動了對用戶在線行為規(guī)律的研究。該文探討微博中用戶的轉發(fā)行為規(guī)律。對這一問題的回答能夠幫助人們更好地理解影響用戶行為的因素,并且對用戶轉發(fā)行為的準確描述有利于對信息傳播施加干預和控制。該文參考一個興趣驅動的人類行為動力學模型,在分析其用戶行為時長的基礎上,針對差異化的用戶行為時長和晝夜作息因素,提出了一個改進模型用以描述微博用戶的轉發(fā)行為。實際數(shù)據(jù)中用戶相鄰轉發(fā)行為時間間隔呈現(xiàn)重尾分布,仿真結果與之相符,證明了該模型的有效性和靈活性。
【作者單位】： 清華大學自動化系智能與網(wǎng)絡化系統(tǒng)研究中心;清華大學清華信息科學與技術國家實驗室(籌);
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61425027) 賽博(CYBER)協(xié)同創(chuàng)新中心資助項目
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 傳統(tǒng)的萬維網(wǎng)在實現(xiàn)信息分享功能時,是以內容為中心進行組織的,而微博這類服務的不同之處在于它是以用戶為中心進行組織的。用戶作為基本單元,構成了規(guī)模巨大、連接復雜的線上關系網(wǎng)絡,不僅將線下關系映射到線上,同時其非對稱的連接機制大大增進了人們之間的聯(lián)系。用戶已不僅

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 李棟;徐志明;李生;劉挺;王秀文;;在線社會網(wǎng)絡中信息擴散[J];計算機學報;2014年01期

2 曹玖新;吳江林;石偉;劉波;鄭嘯;羅軍舟;;新浪微博網(wǎng)信息傳播分析與預測[J];計算機學報;2014年04期

3 廉捷;周欣;曹偉;劉云;;新浪微博數(shù)據(jù)挖掘方案[J];清華大學學報(自然科學版);2011年10期

4 張晶;黃京華;黎波;嚴威;;新浪企業(yè)微博口碑傳播的實證研究[J];清華大學學報(自然科學版);2014年05期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張國安;鐘紹輝;;基于k均值聚類的微博用戶分類的研究[J];電腦知識與技術;2012年26期

2 張國安;鐘紹輝;;基于微博用戶評論和用戶轉發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘[J];電腦知識與技術;2012年27期

3 趙前東;葉猛;;微博熱點話題檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J];電視技術;2013年03期

4 張愷;馬忠軍;張溯章;;基于桂電微校園的社會網(wǎng)絡實證研究[J];桂林電子科技大學學報;2013年02期

5 許星;席鵬富;秦天;;社會網(wǎng)絡的輿情信息分析與可視化——以新浪微博為例[J];計算機光盤軟件與應用;2013年12期

6 陳舜華;王曉彤;郝志峰;蔡瑞初;肖曉軍;盧宇;;基于微博API的分布式抓取技術[J];電信科學;2013年08期

7 張春華;;基于模板驅動的微博數(shù)據(jù)采集程序[J];電腦編程技巧與維護;2013年22期

8 邱仕坦;;基于CS-SVM的網(wǎng)絡熱點話題變化趨勢預測[J];福州大學學報(自然科學版);2014年03期

9 吳健生;秦維;彭建;李衛(wèi)鋒;;基于步行指數(shù)的城市日常生活設施配置合理性評估——以深圳市福田區(qū)為例[J];城市發(fā)展研究;2014年10期

10 劉玉坤;夏棟梁;馬麗;;基于AGSO-LSSVM的熱點話題預測模型[J];重慶郵電大學學報(自然科學版);2014年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 方春林;郭曉勇;;基于主題的微博數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[A];廣西計算機學會2014年學術年會論文集[C];2014年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 劉行軍;微博用戶及其信息傳播影響因素研究[D];華中師范大學;2013年

2 黃煥;面向e-Learning的學習者情感建模及應用研究[D];華中師范大學;2014年

3 張海鵬;網(wǎng)絡服務系統(tǒng)的動力學建模與分析研究[D];中國科學技術大學;2014年

4 苑衛(wèi)國;微博用戶行為分析和網(wǎng)絡結構演化的研究[D];北京交通大學;2014年

5 劉t，

本文編號：1156621