结合用户兴趣的微博信息传播模式挖掘*

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(MLTreeMiner).最后,结合主题提取方法,使用MLTreeMiner挖掘信息传播模式.在人工数据集上的实验表明,MLtreeMiner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.     

基于R-C模型的微博社区用户影响力分析

微博社区中用户的影响力对微博信息的有效传播具有重要意义。为了快速并准确地寻找微博社区信息传播的规律,提出一种基于微博社区计算用户影响力的USR算法。首先提取种子用户的数据,利用R-C模型进行微博社区发现,在划分好的社区中选取一个社区;然后依据USR算法,对社区内的用户进行影响力计算;最后输出用户的影响力。以新浪微博数据集为例,提出孤立点的概念和信息传播实际影响人次覆盖率评价指标,将USR算法与传统影响力算法进行对比。实验结果表明,使用USR算法能够得到较优的结果。     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于主题和链接分析的微博社区发现算法

针对传统社区发现方法大多基于链接或主题关系, 且没有考虑获取微博用户社会信息时的限制, 无法有效识别微博中多个社区的问题, 提出了一种综合基于主题和链接分析的微博社区发现算法来挖掘微博中多个社区。算法首先研究微博用户的链接及博文主题特性, 定义了链接相关度和主题相关度公式; 然后推出用户总相关度公式, 以此来计算节点间的传递概率, 用改进后的标签传递算法对用户分类; 最终划分出兴趣相似且社会联系紧密的用户群。真实数据集上的仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

一种面向主题耦合的影响力最大化算法

网络逐渐成为了人与人之间的主要社交工具,在网络中挖掘最有影响力的用户成为了非常值得关注的问题。在传统影响力最大化算法的基础上提出了一种面向主题耦合的影响力最大化算法,该算法首先分析网络中不同主题之间的耦合相似性,在综合考虑主题之间耦合相似性与用户对不同主题偏好的基础上扩展独立级联模型,并使用经典的贪心算法挖掘最具有影响力的用户。与不考虑主题耦合的影响力最大化算法相比,所提算法考虑了传播主题之间的耦合相似性,并且能够与用户偏好进行更为有效地结合。最后,实验表明,相比于经典的影响力最大化算法,该算法能够更为有效地挖 掘在特定主题下最具有影响力的种子节点。     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

一种基于主题相似性和网络拓扑的微博社区发现方法

随着微博的迅速发展和大量普及, 微博社区发现已经成为新兴的研究热点. 发现网络社区有助于运营商理解网络结构和用户特征, 为用户提供个性化服务. 目前有关社区挖掘的研究大多只关注于网络结构, 忽略节点内容. 本文综合考虑网络结构和节点内容, 提出一种基于用户主题相似性和网络拓扑结构的微博社区发现方法. 首先从微博文本中抽取用户主题, 然后结合用户之间的链接关系, 对它们进行基于相似性的聚类, 最终获得社区结构. 在真实数据集上的实验证明: 所提出的方法不但能够发现潜在社区, 而且还能获知社区主题.     

一种新的微博社区用户影响力评估算法

近年来,微博用户都凭借其自身在社区中的影响力来对信息传播做出贡献,尤其是活跃的大V用户能够引起信息广泛的传播。为了在微博社区中提高用户影响力衡量的准确性,提出了一种基于传统的PageRank算法和用户交互行为的用户影响力改进算法(IUIR算法),此算法通过直接质量指数和间接质量指数来构建微博用户的质量指数,再结合近期用户的活跃度来构造用户影响力评价公式。在新浪微博数据集上进行实验,并与传统的PageRank算法作比较,结果表明,该算法能够更有效地反映微博用户影响力的排名。     

基于微博网络的影响力最大化算法

由于影响范围的重叠效应,单纯的影响力度量算法并不能解决微博网络中的影响力最大化问题,针对这一研究现状,提出一种用于微博网络中Top-K节点挖掘的算法GABE。通过归纳决定微博用户影响力的关键因素,提出了节点间影响率的概念,进而建立了用于用户影响力度量的WIR算法;根据得到的WIR值提出了符合微博特性的影响力传播模型,运用贪婪算法挖掘出微博网络中的Top-K节点。以爬取到的新浪微博数据进行了模拟验证,结果发现GABE在影响范围上与传统的最大化算法和影响力度量算法相比分别提高了7.7%和20%。这表明通过引入微博特性和贪婪思想,GABE较好地解决了微博网络中的影响力最大化问题。     

基于传播树的微博推荐模型

针对目前微博推荐模型未考虑传播特征的问题,提出一种基于传播树的微博推荐模型。首先利用树结构对微博传播特征进行表示,由内容、时间和用户三方面特征构成树的节点,以微博的转发和评论关系作为树的边;然后基于节点间关联关系和层次关系分别计算待评估微博传播树与目标用户每棵微博传播树的传播路径相似度和传播层相似度,以此量化两棵传播树间的结构相似度;最后根据相似度大小对所有待评估微博进行排序,生成推荐列表,实现微博推荐。实验结果表明,与未考虑传播特征的微博推荐模型相比,该模型在准确率、召回率和F1值上分别提升13.0%、9.6%和10.7%,合理利用微博传播特征可以提升推荐结果的可靠性,增强用户体验感。     

基于文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘方法

微博平台隐含潜在的用户信息,通过微博数据挖掘用户兴趣具有重要的社会意义。结合用户兴趣与微博信息的特点,提出了一种文本聚类与兴趣衰减的微博用户兴趣挖掘（TCID-MUIM）方法。首先,通过基于词林的同义词合并策略弥补建模时词频信息不足的弊端;其次,利用二次Single-Pass不完全聚类算法将用户微博划分为多个簇,将簇合并为同一文档以弥补微博文本短小难以挖掘主题信息的问题;最后,通过LDA模型建模,并考虑用户兴趣随时间变化的问题,引入时间因子,将微博—主题矩阵压缩为用户—主题矩阵,获取用户兴趣。实验表明,较之传统建模方法与合并用户历史微博为同一文档的建模方法,TCID-MUIM方法挖掘的用户兴趣主题具有更好的主题区分度,且更贴合用户的真实兴趣偏好。     

Extracting news blog hot topics based on the W2T Methodology

Although topic detection and tracking techniques have made great progress, most of the researchers seldom pay more attention to the following two aspects. First, the construction of a topic model does not take the characteristics of different topics into consideration. Second, the factors that determine the formation and development of hot topics are not further analyzed. In order to correctly extract news blog hot topics, the paper views the above problems in a new perspective based on the W2T (Wisdom Web of Things) methodology, in which the characteristics of blog users, context of topic propagation and information granularity are investigated in a unified way. The motivations and features of blog users are first analyzed to understand the characteristics of news blog topics. Then the context of topic propagation is decomposed into the blog community, topic network and opinion network, respectively. Some important factors such as the user behavior pattern, opinion leader and network opinion are identified to track the development trends of news blog topics. Moreover, a blog hot topic detection algorithm is proposed, in which news blog hot topics are identified by measuring the duration, topic novelty, attention degree of users and topic growth. Experimental results show that the proposed method is feasible and effective. These results are also useful for further studying the formation mechanism of opinion leaders in blogspace.     

基于特定领域的中文微博热点话题挖掘系统BTopicMiner

随着微博应用的迅猛发展,自动地从海量微博信息中提取出用户感兴趣的热点话题成为一个具有挑战性的研究课题。为此研究并提出了基于扩展的话题模型的中文微博热点话题抽取算法。为了解决微博信息固有的数据稀疏性问题,算法首先利用文本聚类方法将内容相关的微博消息合成为微博文档;基于微博之间的跟帖关系蕴含着话题的关联性的假设,算法对传统潜在狄利克雷分配(LDA)话题模型进行扩展以建模微博之间的跟帖关系;最后利用互信息(MI)计算被抽取出的话题的话题词汇用于热点话题推荐。为了验证扩展的话题抽取模型的有效性,实现了一个基于特定领域的中文微博热点话题挖掘的原型系统——BTopicMiner。实验结果表明：基于微博跟帖关系的扩展话题模型可以更准确地自动提取微博中的热点话题,同时利用MI度量自动计算得到的话题词汇和人工挑选的热点词汇之间的语义相似度达到75%以上。     

基于用户标签的微博推荐算法

为了解决推荐算法中用户标签稀疏、推荐准确度不高的问题,提出了一种基于用户标签的微博推荐算法。利用TextRank排序方法提取用户发布微博中的关键词,并对该关键词进行扩展,将其作为表示用户兴趣的标签;再根据微博的效应函数和生命周期形成待推荐的微博列表,计算用户标签及其同义词在待推荐微博列表 中出现的次数,将出现次数较多的TOP-k条微博推荐给用户。通过实验验证,该算法能够有效地解决用户标签的稀疏性问题,并能提高推荐算法的准确性。     

基于超图随机游走标签扩充的微博推荐方法

向微博用户推荐对其有价值和感兴趣的内容,是改善用户体验的重要途径.通过分析微博特点以及现有微博推荐算法的缺陷,利用标签信息表征用户兴趣,提出一种结合标签扩充与标签概率相关性的微博推荐方法.首先,考虑到大部分微博用户未给自己添加任何标签或添加标签过少,视用户发布微博为超边,微博中的词视为超点来构建超图,并以一定的加权策略对超边和超点进行加权,通过在超图上随机游走,得到一定数量的关键词,对微博用户标签进行扩充;然后,采用相关性标签权重加权方案构建用户-标签矩阵,利用标签之间的概率相关性,构造标签相似性矩阵,对用户-标签矩阵进行更新,使该矩阵既包含用户兴趣信息,又包含标签与标签之间的关系.以新浪微博公开API抓取的微博信息作为实验数据进行了一系列的实验和分析,结果表明,该推荐算法具有较好的效果.     

一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法

提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用PageRank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence Rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence Rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。     

基于PageRank的多维度微博用户影响力度量

以新浪微博为研究对象,提出一种适用性更广、考虑因素更全面的微博用户影响力度量算法,将用户基本属性、用户交互行为和用户博文内容三个维度因素融入传统PageRank算法中,提出了一种多维度微博用户影响力度量算法——MDIR（multi-dimension influence rank）。实验结果表明,MDIR算法相较于其他常用的五种影响力度量算法,能更加全面、真实地反映微博用户的实际影响力。     

基于文本双表示模型的微博热点话题发现

微博作为当代生活中信息传播的重要平台,对其进行热点话题挖掘成为当今重要的研究方向之一。针对传统的热点话题发现方法在处理微博文本时存在文本表示缺乏语义信息、挖掘热点话题效果差等问题,本文提出一种基于频繁词集和BERT语义的文本双表示模型（Text dual representation model based on frequent word sets and BERT semantics, FWS-BERT）,通过该模型计算加权文本相似度对微博文本进行谱聚类,进一步基于改进相似性度量的affinity propagation (AP)聚类算法进行微博话题挖掘,最后通过引入文献计量学中的H指数提出一种话题热度评估方法。实验表明,本文提出的方法在轮廓系数及Calinski-Harabasz（CH）指标值上均高于基于频繁词集的单一文本表示方法和K-means方法,并且能准确地对微博数据进行话题表示和热度评估。