结合用户兴趣的微博信息传播模式挖掘

发布时间：2017-10-04 19:15

  本文关键词：结合用户兴趣的微博信息传播模式挖掘

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【摘要】：由于信息传播模型是社区挖掘、社区影响力研究的基础,文中提出结合用户兴趣的信息传播模型,设计基于频繁子树的信息传播微观模式挖掘方法.首先,基于微博社交网络图表示及用户多标签建模,将微观信息传播模式转换为频繁子树挖掘问题.然后,针对微博社交网络图单节点多标签特性,设计多标签节点树的频繁子树挖掘算法(MLTree Miner).最后,结合主题提取方法,使用MLTree Miner挖掘信息传播模式.在人工数据集上的实验表明,MLtree Miner能高效地对多标签节点树进行频繁子树挖掘.针对新浪微博真实数据的实验也验证方法的有效性.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;佛山科学技术学院数学与大数据学院;
【关键词】： 社交网络 用户兴趣 传播模式 频繁子树挖掘
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61572143,61472089,61202269) 广东省自然科学基金项目(No.2014A030306004,2014A030308008) 广东省科技计划项目(No.2015B010108006,2013B051000076,2012B01010029)资助~~
【分类号】：TP391.1;G206
【正文快照】： 社交网络的用户兴趣爱好、影响力及信息传播网络的演变和预测等是近几年的研究热点.在信息传播方面的研究主要集中在信息传播网络结构和信息传播行为预测.在信息传播网络结构方面,文献[1]~文献[4]从信息传播的静态网络结构到动态网络结构开展研究,揭示信息传播网络的结构及其，

本文编号：972360