本文選題：用戶行為 + 博文內(nèi)容　； 參考：《小型微型計算機系統(tǒng)》2017年07期

【摘要】：隨著微博等社交網(wǎng)絡平臺的興起,民眾參與線上生活、從中獲取信息并相互交流的現(xiàn)象愈加普遍,分析社會網(wǎng)絡中用戶影響力等熱點問題引起越來越廣泛的關(guān)注.基于新浪微博提供的大規(guī)模數(shù)據(jù)集,利用用戶所發(fā)微博產(chǎn)生的影響效果對用戶影響力進行度量,將用戶發(fā)微博時間、用戶微博的轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊等交互行為與博文的內(nèi)容相結(jié)合,分類提取特征,結(jié)合回歸分析,預測用戶影響力,并使用多視角堆模型融合方法改進預測精度.實驗結(jié)果表明,提取用戶行為與博文內(nèi)容特征的方法可以有效預測用戶影響力的變化,且隨著特征數(shù)的增多、多視角堆模型融合方法的加入,預測準確度得到提升.
[Abstract]:With the rise of social network platforms such as Weibo, the phenomenon that people participate in online life, get information from it and communicate with each other becomes more and more common. The analysis of hot issues such as user influence in social network has attracted more and more attention. Based on the large-scale data set provided by Sina Weibo, the influence of Weibo sent by users is measured to measure the time of Weibo, the forwarding and comment of user Weibo. The interactive behaviors such as likes are combined with the content of blog posts, the features are extracted by classification, combined with regression analysis, the influence of users is predicted, and the prediction accuracy is improved by using multi-view heap model fusion method. The experimental results show that the method of extracting user behavior and content features of blog posts can effectively predict the change of user influence, and with the increase of feature numbers and the addition of multi-view heap model fusion method, the prediction accuracy is improved.
【作者單位】： 國防科技大學信息系統(tǒng)工程重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(60903225,61302144)資助
【分類號】：TP393.092

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【共引文獻】

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5 郭U，

本文編號：2008698