基于用户行为特征的微博转发预测研究

发布时间：2017-10-25 02:27

  本文关键词：基于用户行为特征的微博转发预测研究

  更多相关文章： 转发预测 微博能见度 时间衰减 交互频率 历史行为 社交网络 社会媒体

【摘要】：微博转发预测对微博话题检测和微博影响力评估具有重要意义,引起了学界和产业界的广泛关注.现有方法主要集中在微博属性及微博传播网络特征的研究,没有充分考虑转发行为的动态性和用户历史行为的规律性.文中从微博能见度和用户行为特征角度研究微博转发预测问题,(1)提出了基于用户活跃期和时间窗的转发行为、忽略行为、未接收行为识别方法,为模型训练和效果分析提供了更为准确的数据基础;(2)提出了基于时间衰减的用户兴趣计算模型,有效度量用户兴趣及其变化特性对用户转发行为的影响程度;(3)提出了用户转发率、交互频率等用户行为特征,有效度量了用户历史行为模式和用户影响力传递效应的差异性对用户转发行为的影响,最后融合上游用户特征、微博特征、转发用户兴趣和历史行为特征,提出了基于分类模型的转发行为预测方法.在真实数据上的实验结果表明,该方法能够有效提升预测准确性,并且能够在较小规模的训练集上取得好的预测效果.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;中国科学院大学;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【关键词】： 转发预测 微博能见度 时间衰减 交互频率 历史行为 社交网络 社会媒体
【基金】：国家自然科学基金(61170230) 国家科技支撑计划项目(2012BAH46B01) 国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(SS2014AA012303)资助~~
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言 我国微博应用是人们表达观点和传递信息的重要社会媒体,截至2015年6月,我国微博用户规模为2.04亿[1],用户之间结成复杂的关注关系,信息沿着用户间的关注关系进行传播,形成传播扩散网络.微博140字的内容限制、“//@、#”符号标记语言以及单向认证的“弱关系”等机制,使

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本文编号：1091673