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(jì)基于頻繁子樹(shù)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(shù)挖掘問(wèn)題.然后,針對(duì)微博社交網(wǎng)絡(luò)圖單節(jié)點(diǎn)多標(biāo)簽特性,設(shè)計(jì)多標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)樹(shù)的頻繁子樹(shù)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(shí)驗(yàn)表明,MLtree Miner能高效地對(duì)多標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)樹(shù)進(jìn)行頻繁子樹(shù)挖掘.針對(duì)新浪微博真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證方法的有效性.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)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(shù)挖掘
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.61572143,61472089,61202269) 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.2014A030306004,2014A030308008) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(No.2015B010108006,2013B051000076,2012B01010029)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.1;G206
【正文快照】： 社交網(wǎng)絡(luò)的用戶興趣愛(ài)好、影響力及信息傳播網(wǎng)絡(luò)的演變和預(yù)測(cè)等是近幾年的研究熱點(diǎn).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(cè).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(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開(kāi)展研究,揭示信息傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其，

本文編號(hào)：972360