中国科学院机构知识库网格
Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid
基于用户行为特征的微博转发预测研究

文献类型:期刊论文

作者刘玮2; 贺敏2; 王丽宏1; 刘悦2; 沈华伟2; 程学旗2
刊名计算机学报
出版日期2016
卷号39.0期号:010页码:1992
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
ISSN号0254-4164
英文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.
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33235]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.国家计算机网络应急技术处理协调中心
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
刘玮,贺敏,王丽宏,等. 基于用户行为特征的微博转发预测研究[J]. 计算机学报,2016,39.0(010):1992.
APA 刘玮,贺敏,王丽宏,刘悦,沈华伟,&程学旗.(2016).基于用户行为特征的微博转发预测研究.计算机学报,39.0(010),1992.
MLA 刘玮,et al."基于用户行为特征的微博转发预测研究".计算机学报 39.0.010(2016):1992.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

浏览0
下载0
收藏0
其他版本

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。