本文關(guān)鍵詞：基于最大熵模型的微博傳播網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測

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【摘要】：微博是基于用戶關(guān)注關(guān)系建立的具有媒體特性的實(shí)時(shí)信息分享社交平臺.微博上的信息擴(kuò)散具有快速性、爆發(fā)性和時(shí)效性.理解信息的傳播機(jī)理,預(yù)測信息轉(zhuǎn)發(fā)行為,對研究微博上輿論的形成、產(chǎn)品的推廣等具有重要意義.本文通過解析微博轉(zhuǎn)發(fā)記錄來研究影響信息轉(zhuǎn)發(fā)的因素或特征,把微博信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測問題抽象為鏈路預(yù)測問題,并提出基于最大熵模型的鏈路預(yù)測算法.實(shí)例驗(yàn)證的結(jié)果表明:1)基于最大熵模型的算法在運(yùn)行時(shí)間上具有明顯的優(yōu)勢;2)在預(yù)測結(jié)果方面,最大熵模型比同類其他算法表現(xiàn)優(yōu)異;3)當(dāng)訓(xùn)練集大小和特征數(shù)量變化時(shí),基于最大熵模型的預(yù)測結(jié)果表現(xiàn)穩(wěn)定.該方法在預(yù)測鏈路時(shí)避免了特征之間相互獨(dú)立的約束,準(zhǔn)確率優(yōu)于其他同類方法,對解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中其他類型的預(yù)測問題具有借鑒意義.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 微博傳播網(wǎng)絡(luò) 鏈路預(yù)測 最大熵模型
【基金】：陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(批準(zhǔn)號:2014JM2-6104;2015JM6290)資助的課題~~
【分類號】：O157.5;TP393.092
【正文快照】： 1引言復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是近年來迅速發(fā)展的一門新興交叉學(xué)科.1998年Watts和Strogatz提出的描述小世界特性的WS模型[1]以及1999年Barabási和Albert提出的描述無尺度特性的BA模型[2]掀起了研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的熱潮.在研究過程中,人們發(fā)現(xiàn)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中存在一些有趣的傳播現(xiàn)象,如計(jì)算機(jī)病毒在

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李勇軍;劉尊;于會;;基于最大熵模型的導(dǎo)師-學(xué)生關(guān)系推測[J];物理學(xué)報(bào);2013年16期

2 ;[J];;年期

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本文編號：821471