本文選題：微博轉(zhuǎn)發(fā)　切入點(diǎn)：用戶興趣　出處：《圖書情報(bào)工作》2017年09期

【摘要】：[目的 /意義]微博轉(zhuǎn)發(fā)是實(shí)現(xiàn)微博信息傳播的重要方式,對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行研究可以更好地理解微博信息傳播機(jī)制,對(duì)熱點(diǎn)話題檢測(cè)、輿情監(jiān)控、微博營(yíng)銷等具有重要意義。針對(duì)以往研究中用戶興趣表示不夠全面準(zhǔn)確以及未考慮情感差異對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響,提出一個(gè)融入情感差異和用戶興趣的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)模型。[方法 /過程]該模型首先從維基百科中提取概念語義關(guān)系構(gòu)建維基知識(shí)庫,將其作為語義知識(shí)源對(duì)微博文本進(jìn)行語義擴(kuò)展,解決語義稀疏問題;對(duì)語義擴(kuò)展后的用戶歷史微博進(jìn)行聚類,提取用戶興趣主題和主題對(duì)用戶的影響力;然后計(jì)算微博中各類情感的情感強(qiáng)度,提取情感差異特征;最后結(jié)合用戶行為特征、用戶交互特征、微博特征、用戶興趣特征和情感差異特征,運(yùn)用SVM實(shí)現(xiàn)微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)。[結(jié)果 /結(jié)論]在新浪微博真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提模型的有效性。
[Abstract]:[objective / significance] Weibo retweeting is an important way to realize the information dissemination of Weibo. The research on the behavior of user forwarding can better understand the information dissemination mechanism of Weibo, detect hot topics and monitor public opinion.Weibo marketing and so on has the important significance.Aiming at the influence of user's interest expression on user's forwarding behavior in previous studies and without considering the influence of emotional difference on user's forwarding behavior, a Weibo forwarding prediction model incorporating emotional difference and user's interest is proposed.[method / process] this model firstly extracts the concept semantic relation from Wikipedia to construct the wiki knowledge base, which is used as the semantic knowledge source to extend Weibo's text to solve the problem of semantic sparsity.Cluster the user history Weibo after semantic expansion, extract the theme of user interest and its influence on the user; then calculate the emotional intensity of all kinds of emotions in Weibo, extract the emotional difference feature; finally combine the user behavior characteristics,User interaction feature, Weibo feature, user interest feature and emotion difference feature are used to realize Weibo forwarding prediction by SVM.[results / conclusion] the validity of the proposed model is verified by experiments on the real data set of Sina Weibo.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;武漢大學(xué)信息系統(tǒng)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于文本和Web語義分析的智能咨詢服務(wù)研究”(項(xiàng)目編號(hào):71673209)研究成果之一
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092

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1 王杰;使圖像的編輯更加容易[J];中文信息;1998年Z1期

2 王波,姚敏;基于信息抽取的匿名用戶興趣描述[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年S1期

3 董全德;;用戶興趣遷移模式與個(gè)性化服務(wù)[J];電腦知識(shí)與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年17期

4 鄭運(yùn)剛;馬建國(guó);;基于分類的用戶興趣漂移模型[J];情報(bào)雜志;2008年01期

5 張濤;;基于瀏覽歷史的用戶興趣提取模型[J];軟件導(dǎo)刊;2009年06期

6 楊杰;陳恩紅;;面向個(gè)性化服務(wù)的用戶興趣偏移檢測(cè)及處理方法[J];電子技術(shù);2009年11期

7 陳圣兵;李龍澍;紀(jì)霞;;多層次用戶興趣模式的動(dòng)態(tài)捕捉[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年36期

8 鄭曉健;龐淑英;何英;;一種面向主題的用戶興趣挖掘模型研究[J];昆明學(xué)院學(xué)報(bào);2010年03期

9 花青松;劉海峰;胡錚;;基于基尼系數(shù)的用戶興趣分布模式度量方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年22期

10 孫雨生;劉偉;仇蓉蓉;黃傳慧;;國(guó)內(nèi)用戶興趣建模研究進(jìn)展[J];情報(bào)雜志;2013年05期

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1 趙琦;駱志剛;田文穎;李聰;丁凡;;一種基于負(fù)反饋信息的用戶興趣模型修正方法[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第六屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下）[C];2009年

2 孫靜;郭奇;張志強(qiáng);馮建華;;一種基于面向領(lǐng)域檢索系統(tǒng)的用戶興趣獲取方法[A];第二十一屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2004年

3 孫鐵利;教巍巍;;基于馬爾科夫模型的用戶興趣導(dǎo)航模型系統(tǒng)(英文)[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國(guó)第17屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2006年

4 廖祝華;劉建勛;易愛平;;基于用戶興趣的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)[A];2006年全國(guó)開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（三）[C];2006年

5 李曉黎;史忠植;梁永全;劉福桃;;INTERNET網(wǎng)上一種識(shí)別用戶興趣的學(xué)習(xí)方法[A];第十六屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

6 田萱;杜小勇;;基于SAM模型的用戶興趣表示研究[A];第二十三屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（技術(shù)報(bào)告篇）[C];2006年

7 王勇;劉奕群;張敏;馬少平;茹立云;;基于用戶興趣分析的網(wǎng)頁生命周期建模(英文)[A];第三屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

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1 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所 王 斌;內(nèi)容為王[N];計(jì)算機(jī)世界;2004年

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1 梁政;面向在線社交網(wǎng)絡(luò)輿情的信息傳播分析關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

2 張召;在線論壇用戶興趣圖譜發(fā)現(xiàn)與個(gè)性化信息推薦[D];華東師范大學(xué);2012年

3 劉淇;基于用戶興趣建模的推薦方法及應(yīng)用研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 郭巖;網(wǎng)絡(luò)日志中用戶興趣的挖掘及利用[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2004年

5 吳麗輝;個(gè)性化的Web信息采集技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2005年

6 謝興;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中興趣發(fā)現(xiàn)與信息組織的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

7 李東勝;基于興趣與保護(hù)隱私的在線社區(qū)推薦技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

8 陳浩;Web搜索的用戶興趣與智能優(yōu)化研究[D];中南大學(xué);2012年

9 姜邵巍;基于競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的推薦技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

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1 陳媛媛;用戶興趣圖譜演化機(jī)制研究[D];武漢理工大學(xué);2014年

2 梁潤(rùn)庭(Runting Leung);面向微博用戶的興趣識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];西南交通大學(xué);2015年

3 俞忻峰;新浪微博的數(shù)據(jù)采集和推薦方案研究[D];南京理工大學(xué);2015年

4 楊梅;基于樹型網(wǎng)絡(luò)的多源用戶興趣數(shù)據(jù)融合方法研究[D];四川師范大學(xué);2015年

5 石光蓮;基于形式概念分析的Folksonomy用戶興趣識(shí)別研究[D];西南大學(xué);2015年

6 湯文清;微博用戶的興趣及性格分析[D];上海大學(xué);2015年

7 梅佩;基于瀏覽內(nèi)容的用戶興趣研究[D];北京化工大學(xué);2015年

8 張少杰;基于用戶興趣的微博廣告投放系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山西大學(xué);2015年

9 黃龍偉;基于蟻群算法的WEB日志用戶興趣路徑研究[D];江西師范大學(xué);2015年

10 方正;微博短文本分析技術(shù)研究及應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：1705156