本文關(guān)鍵詞：結(jié)合用戶興趣的微博信息傳播模式挖掘

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【摘要】：由于信息傳播模型是社區(qū)挖掘、社區(qū)影響力研究的基礎(chǔ),文中提出結(jié)合用戶興趣的信息傳播模型,設(shè)計基于頻繁子樹的信息傳播微觀模式挖掘方法.首先,基于微博社交網(wǎng)絡(luò)圖表示及用戶多標(biāo)簽建模,將微觀信息傳播模式轉(zhuǎn)換為頻繁子樹挖掘問題.然后,針對微博社交網(wǎng)絡(luò)圖單節(jié)點多標(biāo)簽特性,設(shè)計多標(biāo)簽節(jié)點樹的頻繁子樹挖掘算法(MLTree Miner).最后,結(jié)合主題提取方法,使用MLTree Miner挖掘信息傳播模式.在人工數(shù)據(jù)集上的實驗表明,MLtree Miner能高效地對多標(biāo)簽節(jié)點樹進(jìn)行頻繁子樹挖掘.針對新浪微博真實數(shù)據(jù)的實驗也驗證方法的有效性.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院數(shù)學(xué)與大數(shù)據(jù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 社交網(wǎng)絡(luò) 用戶興趣 傳播模式 頻繁子樹挖掘
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(No.61572143,61472089,61202269) 廣東省自然科學(xué)基金項目(No.2014A030306004,2014A030308008) 廣東省科技計劃項目(No.2015B010108006,2013B051000076,2012B01010029)資助~~
【分類號】：TP391.1;G206
【正文快照】： 社交網(wǎng)絡(luò)的用戶興趣愛好、影響力及信息傳播網(wǎng)絡(luò)的演變和預(yù)測等是近幾年的研究熱點.在信息傳播方面的研究主要集中在信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和信息傳播行為預(yù)測.在信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面,文獻(xiàn)[1]~文獻(xiàn)[4]從信息傳播的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)到動態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開展研究,揭示信息傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其，

本文編號：972360