本文關(guān)鍵詞：基于用戶行為特征的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測研究

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【摘要】：微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測對(duì)微博話題檢測和微博影響力評(píng)估具有重要意義,引起了學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注.現(xiàn)有方法主要集中在微博屬性及微博傳播網(wǎng)絡(luò)特征的研究,沒有充分考慮轉(zhuǎn)發(fā)行為的動(dòng)態(tài)性和用戶歷史行為的規(guī)律性.文中從微博能見度和用戶行為特征角度研究微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測問題,(1)提出了基于用戶活躍期和時(shí)間窗的轉(zhuǎn)發(fā)行為、忽略行為、未接收行為識(shí)別方法,為模型訓(xùn)練和效果分析提供了更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);(2)提出了基于時(shí)間衰減的用戶興趣計(jì)算模型,有效度量用戶興趣及其變化特性對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響程度;(3)提出了用戶轉(zhuǎn)發(fā)率、交互頻率等用戶行為特征,有效度量了用戶歷史行為模式和用戶影響力傳遞效應(yīng)的差異性對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響,最后融合上游用戶特征、微博特征、轉(zhuǎn)發(fā)用戶興趣和歷史行為特征,提出了基于分類模型的轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測方法.在真實(shí)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提升預(yù)測準(zhǔn)確性,并且能夠在較小規(guī)模的訓(xùn)練集上取得好的預(yù)測效果.
【作者單位】： 中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;中國科學(xué)院大學(xué);國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【關(guān)鍵詞】： 轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測 微博能見度 時(shí)間衰減 交互頻率 歷史行為 社交網(wǎng)絡(luò) 社會(huì)媒體
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170230) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAH46B01) 國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目基金(SS2014AA012303)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 1引言 我國微博應(yīng)用是人們表達(dá)觀點(diǎn)和傳遞信息的重要社會(huì)媒體,截至2015年6月,我國微博用戶規(guī)模為2.04億[1],用戶之間結(jié)成復(fù)雜的關(guān)注關(guān)系,信息沿著用戶間的關(guān)注關(guān)系進(jìn)行傳播,形成傳播擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò).微博140字的內(nèi)容限制、“//@、#”符號(hào)標(biāo)記語言以及單向認(rèn)證的“弱關(guān)系”等機(jī)制,使

【相似文獻(xiàn)】

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