基于链路预测的微博用户关系分析

发布时间：2017-10-29 08:01

  本文关键词：基于链路预测的微博用户关系分析

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【摘要】：随着以微博为代表的在线社交网站的发展,微博用户之间形成了复杂的社会网络。针对微博社会网络,研究了影响微博用户之间关系形成的各种因素,提出了基于链路预测的微博用户关系分析模型。首先分析了网络结构特征在微博社会网络中的作用,同时针对微博社会网络的特点,引入微博属性特征,构造基于随机森林的链路预测模型,并将模型应用于新浪微博用户数据集,进行微博用户关系的训练预测,通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布,分析了各类特征对微博用户关系形成的影响,揭示了除传统的网络结构特征外,微博属性特征对微博用户关系的形成具有重要的影响力。
【作者单位】： 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室;
【关键词】： 链路预测 社会网络 微博属性 随机森林
【基金】：福建省自然科学基金(2013J01232) 福建省教育厅重点项目(JK2012003) 福建省科技创新平台项目(2009J1007)资助
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言随着移动互联网技术和Web技术的发展,以微博为代表的在线社交网站成为了人们日常交流、娱乐、通信的重要工具。全球最早的微博平台Twitter,经过短短两三年的发展,成为了最大的社交平台,用户数超过5亿。而在中国,根据DCCI互联网数据中心发布的《2012中国微博蓝皮书》显示

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本文编号：1112070