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在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶間影響量化的貝葉斯模型

發(fā)布時(shí)間:2019-07-08 11:02
【摘要】:傳統(tǒng)的模型專注于合作網(wǎng)絡(luò)等社交網(wǎng)絡(luò),并不完全適用于在線社交網(wǎng)絡(luò).而現(xiàn)有的針對(duì)在線社交網(wǎng)絡(luò)的模型簡(jiǎn)單,片面,缺乏準(zhǔn)確性.因此我們提出了基于貝葉斯觀點(diǎn)的模型,通過集成在線社交網(wǎng)絡(luò)提供的有用信息來量化用戶間的影響.通過分析對(duì)比貝葉斯模型與現(xiàn)有模型找到的影響者,我們發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型比現(xiàn)有的模型更準(zhǔn)確和全面.
文內(nèi)圖片:圖2相關(guān)系數(shù)與先驗(yàn)參數(shù)的α關(guān)系3.3有效性
圖片說明:圖2相關(guān)系數(shù)與先驗(yàn)參數(shù)的α關(guān)系3.3有效性
[Abstract]:Traditional models focus on social networks, such as collaborative networks, and are not entirely suitable for online social networks. And the existing models aiming at the on-line social network are simple, one-sided and lack of accuracy. So we put forward a Bayesian-based model that quantifies the user's influence by integrating the useful information provided by the online social network. By analyzing the influence of the Bayesian model and the existing model, we find that the Bayesian model is more accurate and comprehensive than the existing model.
【作者單位】: 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家“八六三”計(jì)劃項(xiàng)目(2009AA012201)
【分類號(hào)】:O212.8;TP393.09

【相似文獻(xiàn)】

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1 趙鵬飛;;基于B/S模式的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)設(shè)計(jì)和應(yīng)用[J];中國(guó)制造業(yè)信息化;2011年17期

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1 郭濤;基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)的未決賠款準(zhǔn)備金預(yù)測(cè)研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2008年

2 岳金鳳;貝葉斯方法在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用綜述[D];吉林大學(xué);2009年

3 陳茜;動(dòng)態(tài)貝葉斯模型的研究[D];中南大學(xué);2007年

4 呂春蘭;不確切概率中的右中立過程[D];西南交通大學(xué);2009年

5 李涵;線性經(jīng)驗(yàn)貝葉斯保費(fèi)的漸近最優(yōu)性[D];吉林大學(xué);2009年

6 陳寶;基于最大似然的貝葉斯模型平均組合預(yù)測(cè)及其在煤炭需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];重慶師范大學(xué);2011年

7 張偉;基于MCMC的貝葉斯模型平均組合預(yù)測(cè)方法及其在我國(guó)能源消費(fèi)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];重慶師范大學(xué);2011年

8 靳春芳;相關(guān)貝葉斯模型在未決賠款準(zhǔn)備金估算中應(yīng)用的研究[D];吉林大學(xué);2010年

9 張健明;基于粒子濾波的多鏡頭跟蹤算法設(shè)計(jì)[D];清華大學(xué);2011年

10 潘福臣;非線性貝葉斯動(dòng)態(tài)模型若干問題的研究[D];山東科技大學(xué);2004年

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本文編號(hào):2511541

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