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在线社会网络用户的信息分享行为预测研究
引用本文:刘 臣,田占伟,于 晶,单 伟.在线社会网络用户的信息分享行为预测研究[J].计算机应用研究,2013,30(4):1017-1020.
作者姓名:刘 臣  田占伟  于 晶  单 伟
作者单位:1. 上海理工大学 管理学院, 上海 200093; 2. 哈尔滨工业大学 管理学院, 哈尔滨 150001; 3. 华东师范大学 政治学系, 上海 200241; 4. 北京航空航天大学 经济管理学院, 北京 100191
基金项目:国家教育部人文社会科学研究基金资助项目(12YJCZH126, 11YJC860057); 国家自然科学基金资助项目(70901023)
摘    要:在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法。基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法。运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测。以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果。

关 键 词:在线社会网络  信息分享行为  预测

Information sharing behavior prediction of online social network users
LIU Chen,TIAN Zhan-wei,YU Jing,SHAN Wei.Information sharing behavior prediction of online social network users[J].Application Research of Computers,2013,30(4):1017-1020.
Authors:LIU Chen  TIAN Zhan-wei  YU Jing  SHAN Wei
Affiliation:1. Business School, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai 200093, China; 2. School of Management, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 3. Dept. of Politics, East China Normal University, Shanghai 200241, China; 4. School of Economics & Management, Beihang University, Beijing 100191, China
Abstract:Information transmission paths in online social networks (OSN) contain users' preferences as information content and source. This paper proposed a method based on the information paths to predict the information sharing behavior of OSN users. Firstly studied the transform method of the information transform process to information transform paths based on information filtrate ability of these paths. Then, used an association rules based classification algorithm to predict the information sharing behavior of users. It used an empirical research of Sina Weibo to test the prediction method. Results show that it works well when predict the information sharing behavior of active uses on OSNs.
Keywords:
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