融合用户行为与博文内容的微博用户影响力预测

发布时间：2018-06-12 06:24

  本文选题：用户行为 + 博文内容　； 参考：《小型微型计算机系统》2017年07期

【摘要】：随着微博等社交网络平台的兴起,民众参与线上生活、从中获取信息并相互交流的现象愈加普遍,分析社会网络中用户影响力等热点问题引起越来越广泛的关注.基于新浪微博提供的大规模数据集,利用用户所发微博产生的影响效果对用户影响力进行度量,将用户发微博时间、用户微博的转发、评论、点赞等交互行为与博文的内容相结合,分类提取特征,结合回归分析,预测用户影响力,并使用多视角堆模型融合方法改进预测精度.实验结果表明,提取用户行为与博文内容特征的方法可以有效预测用户影响力的变化,且随着特征数的增多、多视角堆模型融合方法的加入,预测准确度得到提升.
[Abstract]:With the rise of social network platforms such as Weibo, the phenomenon that people participate in online life, get information from it and communicate with each other becomes more and more common. The analysis of hot issues such as user influence in social network has attracted more and more attention. Based on the large-scale data set provided by Sina Weibo, the influence of Weibo sent by users is measured to measure the time of Weibo, the forwarding and comment of user Weibo. The interactive behaviors such as likes are combined with the content of blog posts, the features are extracted by classification, combined with regression analysis, the influence of users is predicted, and the prediction accuracy is improved by using multi-view heap model fusion method. The experimental results show that the method of extracting user behavior and content features of blog posts can effectively predict the change of user influence, and with the increase of feature numbers and the addition of multi-view heap model fusion method, the prediction accuracy is improved.
【作者单位】： 国防科技大学信息系统工程重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(60903225,61302144)资助
【分类号】：TP393.092

【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：2008698