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基于主题模型的微博转发行为预测
作者姓名:郭亚  宫叶云  张奇  黄萱菁
作者单位:复旦大学 计算机科学技术学院,上海 201203
基金项目:国家自然科学基金(61472088、61473092)
摘    要:在全部微博内容中,由用户转发而产生的信息占有非常大的比例。同时,内容的转发也是微博中信息传播的主要途径。因此,用户的转发行为有着重要的研究价值,可应用于社交营销、微博检索、热点事件预测等领域中。该文中,我们通过分析所收集的大量真实的新浪微博数据,发现影响用户转发行为的一些因素: 微博作者、用户兴趣以及微博热度。基于这些发现,该文提出了一种新颖的基于LDA模型的方法,综合利用以上3个特征预测用户转发行为。为了对该方法进行评价,我们利用收集的大量的微博数据及对应的社交网络结构模拟真实用户环境。实验表明,该方法的性能优于目前最好的方法,F值比其他基线方法高出35%—45%。

关 键 词:微博转发预测  主题模型  社交网络  
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