本文關(guān)鍵詞：微博轉(zhuǎn)發(fā)者的個性化排序

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【摘要】：轉(zhuǎn)發(fā)行為是微博平臺上信息傳播的主要形式。目前已有的工作大多數(shù)聚焦在轉(zhuǎn)發(fā)行為的分析和預(yù)測。針對給定的一條微博時如何找到其轉(zhuǎn)發(fā)者這個問題并沒有得到很好的解決。結(jié)合貝葉斯個性化排序優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)(BPR-OPT)和分解機(FM),提出了一種通用的方法用于對微博轉(zhuǎn)發(fā)者進(jìn)行預(yù)測,并進(jìn)一步對影響用戶成為轉(zhuǎn)發(fā)者的特征因素進(jìn)行了細(xì)致分析,然后根據(jù)這些特征,在大規(guī)模真實數(shù)據(jù)集上對微博轉(zhuǎn)發(fā)者進(jìn)行了預(yù)測。實驗證明該方法能夠明顯提高預(yù)測效果,同時也驗證了基于pair-wise和特征相關(guān)的方法能更有效解決微博轉(zhuǎn)發(fā)者預(yù)測問題。
【作者單位】： 智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室;清華信息科學(xué)與技術(shù)國家實驗室(籌);清華大學(xué)計算機系;
【關(guān)鍵詞】： 微博 轉(zhuǎn)發(fā) 個性化排序
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61170196,61202140)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 0引言社交媒體已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)用戶分享信息和發(fā)表評論的重要平臺,例如Twitter、新浪微博等。在微博上,每個用戶可以視作一個信息源,同時用戶也通過關(guān)注其他用戶來組織自己接收到的信息源。一個用戶可能被其他數(shù)十乃至數(shù)百萬的用戶關(guān)注,這樣互相的關(guān)注行為在微博用戶之間形成了

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 方耀寧;郭云飛;丁雪濤;蘭巨龍;;一種基于標(biāo)簽遷移學(xué)習(xí)的改進(jìn)正則化奇異值分解推薦算法[J];電子與信息學(xué)報;2013年12期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫見山;科研社交網(wǎng)絡(luò)中的論文推薦[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

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本文編號：739351