基于微博行为数据的不活跃用户探测

发布时间：2017-10-18 11:27

  本文关键词：基于微博行为数据的不活跃用户探测

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【摘要】：随着微博注册用户的增长,探测不活跃账号,自动判定用户活跃度有重要的商业价值。该文提出了一种自动检测算法并通过实验验证。算法核心是提出的影响用户活跃度的4个判定因子,可由用户行为计算得到。算法包含用户活跃度概率层次模型(ADPHM)和用户评分模型(USM)。ADPHM模型计算用户是不活跃用户的概率;USM模型计算用户活跃度得分。实验数据集包含了新浪微博2 316 281个用户信息和141 322 019条微博内容。实验结果表明,该算法能在线性时间复杂度下自动检测出不活跃账号,完善用户可信度评估体系。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;中南民族大学计算机科学学院;空军预警学院计算机教研室;
【关键词】： 活跃度 自动识别 不活跃用户 微博 社交网络
【基金】：国家自然科学基金(61272109) 中央高校基本科研业务费专项资金(CZY15006)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 自2006年Jack Dorsey创建Twitter以来,以微博(Microblog)为载体的社交网络席卷互联网领域。微博以其快速便捷的特性风靡全球,迅速成为新一代信息传播形式。随着微博、微信等社交网络,移动互联网,智能终端的快速发展,出现了大量的与人密切相关的数据。如何从这些大数据中更好地

【参考文献】

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本文编号：1054655