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微博转发者的个性化排序

发布时间:2017-08-26 03:23

  本文关键词:微博转发者的个性化排序


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【摘要】:转发行为是微博平台上信息传播的主要形式。目前已有的工作大多数聚焦在转发行为的分析和预测。针对给定的一条微博时如何找到其转发者这个问题并没有得到很好的解决。结合贝叶斯个性化排序优化标准(BPR-OPT)和分解机(FM),提出了一种通用的方法用于对微博转发者进行预测,并进一步对影响用户成为转发者的特征因素进行了细致分析,然后根据这些特征,在大规模真实数据集上对微博转发者进行了预测。实验证明该方法能够明显提高预测效果,同时也验证了基于pair-wise和特征相关的方法能更有效解决微博转发者预测问题。
【作者单位】: 智能技术与系统国家重点实验室;清华信息科学与技术国家实验室(筹);清华大学计算机系;
【关键词】微博 转发 个性化排序
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61170196,61202140)
【分类号】:TP393.092
【正文快照】: 0引言社交媒体已经成为了网络用户分享信息和发表评论的重要平台,例如Twitter、新浪微博等。在微博上,每个用户可以视作一个信息源,同时用户也通过关注其他用户来组织自己接收到的信息源。一个用户可能被其他数十乃至数百万的用户关注,这样互相的关注行为在微博用户之间形成了

【共引文献】

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1 方耀宁;郭云飞;丁雪涛;兰巨龙;;一种基于标签迁移学习的改进正则化奇异值分解推荐算法[J];电子与信息学报;2013年12期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 孙见山;科研社交网络中的论文推荐[D];中国科学技术大学;2014年



本文编号:739351

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