在线社会网络用户的信息分享行为预测研究

发布时间：2018-05-22 20:10

  本文选题：在线社会网络 + 信息分享行为　； 参考：《计算机应用研究》2013年04期

【摘要】：在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法。基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法。运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测。以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果。
[Abstract]:The information transmission path in the online social network includes the user's preference information to the content, the source and so on. The research uses the information dissemination path to predict the user's information sharing behavior. The information filtering ability based on the propagation path is used to study the process of information transmission in the network and the method of information transmission path conversion. The classification algorithm based on association rules is used to predict the information sharing behavior in online social networks. Taking Sina Weibo as an example, the forwarding behavior of Weibo users is predicted. The results show that this method has a good effect on predicting the information sharing behavior of active users in online social networks.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;哈尔滨工业大学管理学院;华东师范大学政治学系;北京航空航天大学经济管理学院;
【基金】：国家教育部人文社会科学研究基金资助项目(12YJCZH126,11YJC860057) 国家自然科学基金资助项目(70901023)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1923443