社会网络下的基于主题概率的影响从众性模型和分析

发布时间：2017-05-30 17:12

  本文关键词：社会网络下的基于主题概率的影响从众性模型和分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在社会网络中,量化分析用户影响力及用户之间的影响关系已经变得越来越有必要,对精度的要求也越来越高.网络模型构建的好坏,模型预测用户行为的好坏对商业营销、社会影响最大化等应用都有着至关重要的意义.如何从不同方面量化社会影响力?如何量化不同方面下的用户之间的影响力强弱?如何在社会网络中构造这样一个模型?为了解决这些问题,提出一个基于主题概率的从众性模型(Topical Conformity Model,简称TCM),模型从主题层对社会网络进行建模,考虑不同主题概率下的用户影响力以及用户之间的影响关系.将该模型应用在学术网络中的用户关键词预测上,并与前人的方法进行实验对比,各项预测指标都有一定的提升,其中AUC值提高了4.3%,验证了本文提出的模型对于用户行为预测的有效性.此外,本文的工作还解决了如下两个问题:1、寻找某个主题下最可能选择某行为的用户;2、寻找某个用户选择某个行为受影响最大的主题.
【作者单位】： 华东师范大学计算机科学技术系;
【关键词】： 社会网络 影响从众性 主题概率 机器学习
【基金】：国家自然科学基金项目(61502170)资助
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1概述在大型社会网络中,用户之间存在相互影响,称之为从众性[1].从众性是指人们为了匹配他人的观点、信念和行为,而采取满足群体标准行为的现象,并且往往出于不同的方面.比如,同事之间的主要影响体现在工作方面,学生之间的主要影响体现在学习方面,商人之间的主要影响体现在商

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【相似文献】

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中国重要报纸全文数据库 前3条

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中国硕士学位论文全文数据库 前2条

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本文编号：407579