本文關(guān)鍵詞：基于混合特征學(xué)習(xí)的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)是研究信息傳播的關(guān)鍵問題之一,對(duì)于輿情監(jiān)控、廣告投放、商業(yè)決策具有重要意義。用戶興趣、微博作者影響力及微博內(nèi)容等信息均影響信息傳播過程。轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)性問題在于如何捕獲更多有意義的影響因素以提高預(yù)測(cè)性能。提出基于混合特征學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)方法,該方法首先引入并分析了局部社會(huì)影響力特征、用戶特征、微博內(nèi)容特征的計(jì)算方法;接著,基于分類器建立預(yù)測(cè)模型;最后,比較了不同類型微博的轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)效果。在新浪微博平臺(tái)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,局部社會(huì)影響力特征、用戶特征、微博內(nèi)容特征都對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)有較大影響,其中微博內(nèi)容特征的影響最大。隨機(jī)森林預(yù)測(cè)效果最好,準(zhǔn)確率達(dá)到83.1%;與樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)模型相比,準(zhǔn)確率平均提高約7.4%,最高提高約10.8%。另外,該方法對(duì)自然災(zāi)害、環(huán)境、審判、維權(quán)等類型的微博進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)時(shí),效果更加明顯,說(shuō)明這類事件轉(zhuǎn)發(fā)的規(guī)律性更強(qiáng)。
【作者單位】： 上海數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)研究所;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 0引言 隨著Web2.0技術(shù)的快速發(fā)展,以微博等為代表的社會(huì)媒體平臺(tái)以其內(nèi)容豐富、交互性強(qiáng)、實(shí)時(shí)便捷等特點(diǎn)深受用戶喜愛。截至2015年9月30日,國(guó)內(nèi)最大的微博平臺(tái)之一的新浪微博的月活躍人數(shù)達(dá)到2.22億,較2014年同期相比增長(zhǎng)33%,日活躍用戶達(dá)到1億,較去年同期增長(zhǎng)30%�？梢�,微

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本文編號(hào)：1183935