本文關(guān)鍵詞： 社交網(wǎng)絡(luò) 微博 轉(zhuǎn)發(fā)行為　出處：《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2013年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以新浪微博為研究對象,基于微博主題及用戶特征,提出社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測算法.首先,基于互信息理論,從已發(fā)生轉(zhuǎn)發(fā)行為的用戶的微博內(nèi)容中提取特征,通過分析給定用戶的微博內(nèi)容與特征之間的相關(guān)程度,預(yù)測用戶是否會對給定主題的微博發(fā)生轉(zhuǎn)發(fā)行為;然后通過研究用戶性別、粉絲數(shù)、關(guān)注數(shù)、微博數(shù)與用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的關(guān)系,選取合適的用戶特征描述,并基于貝葉斯模型預(yù)測給定用戶對微博的轉(zhuǎn)發(fā)概率.最后,結(jié)合以上2種算法的預(yù)測結(jié)果,得到給定用戶對某主題微博的轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測.該預(yù)測算法對研究網(wǎng)絡(luò)輿情傳播及微博營銷具有重要意義.
[Abstract]:Taking Weibo of Sina as the research object, this paper proposes a prediction algorithm of user forwarding behavior in social networks based on the theme and user characteristics of Weibo. Firstly, based on the theory of mutual information, features are extracted from the content of the user whose forwarding behavior has taken place. By analyzing the correlation between Weibo's content and features of a given user, the author predicts whether the user will forward the user to Weibo on a given theme, and then studies the user's gender, number of followers, and number of concerns. The relationship between Weibo number and user forwarding behavior, selecting appropriate user feature description, and predicting the forwarding probability of given user to Weibo based on Bayesian model. Finally, combined with the prediction results of the above two algorithms, The prediction of the forwarding behavior of a given user to a certain subject Weibo is obtained. The prediction algorithm is of great significance to the study of network public opinion dissemination and Weibo marketing.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)信息安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61171173,61272441) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)項(xiàng)目(2010AA012505)
【分類號】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1529356