融合热点话题的微博转发预测研究

微博转发行为是实现信息传播的重要方式,微博转发预测对微博影响力分析、微博话题分析具有重要价值。现有微博转发预测研究大多围绕消息属性、用户属性等微博自身特征,该文提出融合热点话题的微博转发预测方法,对背景热点话题内容和传播趋势对用户转发行为的影响进行量化分析,提出融合背景热点信息的转发兴趣、转发活跃度、行为模式等特征,并基于分类算法建立了面向热点话题相关微博的转发预测模型,在真实数据上的实验结果表明,该方法的预测准确性达到96.6%,提升幅度最高达到12.14%。     

用户关系特征对微博转发行为影响分析研究

转发是微博提供的一个信息传播的机制,用户能够将关注者发布的有趣微博转发到自身平台,然后分享给追随者,是微博网络中信息传播最重要的功能。对于微博网络存在的不同类型连接关系,首先提取出相关特征,如同质性、微网络结构、地理距离以及用户性别等,用于识别连接关系的不同类型,然后采用Log-linear模型来拟合各个特征间系数,基于这些系数对微博用户转发行为形成的内在原因进行了分析。     

基于行为预测的微博网络信息传播建模

研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题, 提取了影响转发行为的四类特征, 利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个体转发行为, 并在此基础上融入用户个体差异, 建立了一种基于行为预测的信息传播模型。实验表明, 该模型能较好地模拟真实网络中的信息传播过程。     

基于SVM的微博转发规模预测方法

为了评价微博的传播效果, 在分析影响用户转发行为因素的基础上, 提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法, 以及基于该算法的转发规模预测算法。最后给出了传播规模预测的评价方法。针对新浪微博用户数据的实验表明, 预测精度达到了86. 63%。     

基于循环神经网络的微博转发行为预测

随着网络的飞速发展,微博逐渐成为社交网络中信息传播及信息收集的重要平台,微博转发是微博信息传播的重要途径,研究微博转发问题对微博信息传播、微博营销、舆情监控有着极其重要的意义.影响微博转发的主要因素有：粉丝兴趣与微博文本的相似度,微博营销策略及用户粉丝数量的变化.以往的预测模型没有综合考虑这两方面因素,基于此,提出了一种基于循环神经网络的方法来对微博转发量级进行预测,首先利用SIM-LSTM模型构建微博转发趋势度,然后再利用TF-IDF构建粉丝兴趣和微博文本的相似度,最后通过神经网络模型来预测粉丝是否会转发该微博.实验结果表明本文提出的算法相对于其他预测算法F1评估值提高了近5%.     

基于主题模型的微博转发行为预测

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%。     

微博信息传播预测研究综述

微博已经逐渐成为人们获取信息、分享信息的重要社会媒体,深刻影响并改变了信息的传播方式.针对微博信息传播预测问题展开综述.该研究对舆情监控、微博营销、个性化推荐具有重要意义.首先概述微博信息传播过程,通过介绍微博信息传播的定性研究工作,揭示微博信息传播的特点;接着,从以信息为中心、以用户为中心以及以信息和用户为中心这3个角度介绍微博信息传播预测相关研究工作,对应的主要研究任务分别是微博信息流行度预测、用户传播行为预测和微博信息传播路径预测;继而介绍可用于微博信息传播预测研究的公开数据资源;最后,展望微博信息传播预测研究的问题与挑战.     

基于传染病模型的微博信息传播预测研究

随着微博的爆炸式发展,微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方面都具有重要意义。根据微博信息传播特点,结合传染病动力学原理,提出基于经典SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)传染病模型的微博信息传播预测模型。该模型考虑了微博用户转发行为对信息传播机理的影响,构建具有微博传播特性的演化方程组。实验结果表明,该模型比SISe模型的预测误差更小,可以更准确地拟合和预测微博信息的转发数,从而预测得出微博信息的传播趋势。     

基于混合特征学习的微博转发预测方法

微博转发预测是研究信息传播的关键问题之一,对于舆情监控、广告投放、商业决策具有重要意义。用户兴趣、微博作者影响力及微博内容等信息均影响信息传播过程。转发行为预测的挑战性问题在于如何捕获更多有意义的影响因素以提高预测性能。提出基于混合特征学习的转发预测方法,该方法首先引入并分析了局部社会影响力特征、用户特征、微博内容特征的计算方法;接着,基于分类器建立预测模型;最后,比较了不同类型微博的转发预测效果。在新浪微博平台数据的实验结果表明,局部社会影响力特征、用户特征、微博内容特征都对转发预测有较大影响,其中微博内容特征的影响最大。随机森林预测效果最好,准确率达到83.1%;与朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机模型相比,准确率平均提高约7.4%,最高提高约10.8%。另外,该方法对自然灾害、环境、审判、维权等类型的微博进行转发预测时,效果更加明显,说明这类事件转发的规律性更强。     

面向不平衡微博数据集的转发行为预测方法

针对微博转发预测方法研究中的数据集不平衡问题,提出了一种融合过采样技术和随机森林(RF)算法的微博转发行为预测方法。首先,定义了个体信息、社交关系和微博主题3类与微博转发行为相关的特征,并基于信息增益算法实现了关键特征选取;其次,综合微博特征数据的特点来改进少数类样本合成过采样技术(SMOTE),对原始数据集进行非参数概率分布估计,并根据近似概率分布对数据集进行过采样处理,从而使正反例数据量达到平衡;最后,利用随机森林算法,依据微博转发关键特征进行分类器训练,并利用袋外(OOB)数据误差估计来分析和设置随机森林算法的相关参数。通过与基于决策树(DT)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)和随机森林等算法的微博转发预测方法进行对比,所提方法整体性能优于基准方法中性能最优的SVM方法,召回率提高了8%,F值提高了5%。实验结果表明,所提方法在实际应用中能够有效提高微博转发行为预测的准确率。     

基于拓扑结构的微博话题摘要生成算法

话题摘要是自然语言处理中对文本进行内容归纳和概要生成的技术.传统的话题摘要研究主要针对新闻、Web网页和博客这样的长文本,本文研究微博短文本的话题摘要问题.本文以微博转发消息为对象,提出具有拓扑结构的微博话题摘要生成算法(Microblog topic summarization,MTS).首先通过微博转发上下文确定代表性词项;然后识别微博转发中的话题区域,从广度和深度两个方向对话题进行归并操作;最后,基于转发关系生成具有拓扑结构的微博话题摘要.本文实验采用真实的微博事件数据集验证MTS算法的有效性和可行性,并采用可视化方式展现微博话题摘要的结果.     

微博检索的研究进展

随着微博的快速发展,微博检索已经成为近年来研究领域的热点之一。该文首先以TREC Microblog数据为基础,从分析微博文档和微博查询两方面出发,得出微博检索与传统文本检索之间的两点不同: 一是微博文档相较于网页具有很多独有的特征;二是微博查询属于时间敏感查询,即在排序时除了考虑文本的语义相似度,还需要考虑时间因素,将这类方法统称为时间感知的检索技术。这两点差异使得已有的信息检索技术不能满足微博搜索的需求。该文主要介绍了近年来这两方面的相关研究: 首先描述了微博本身的多种特征以及基于这些特征提出的检索方法;然后以传统信息检索过程为主线,分别介绍了将时间信息用于文本表示、文档先验、查询扩展三方面的排序模型,最后总结了已有工作并且对未来研究内容进行了展望。     

解读微博热门话题映射的网络舆论特征

微博网络舆论的传播逐渐成为一种基于人际关系的网络传播。介绍了微博平台网络舆论的整体特征,通过图表展现了月度热门话题的网络舆论走向,指出了微博对网络舆论模式的改变,最后对微博所带来的主要问题进行了分析。     

微博及中文微博信息处理研究综述

微博即微博客,是Web2.0时代下衍生出的一种新型社会网络,其简单快捷的操作方式和随时随地发布信息的互动形式成为互联网的一大亮点。自2006年美国Obvious公司推出全球首个微博服务Twitter后,微博以惊人的发展速度受到国内外研究人员的广泛关注。该文首先对以Twitter为代表的微博其研究现状进行综述,主要包括(1)微博社会网络的特性分析,如微博用户网络的结构特征、微博用户的影响力分析及消息网络的信息传播机制等;(2)微博内容的语义分析,对微博中的情感语义分析进行了重点阐述;(3)微博的相关应用,包括微博在事件监测与预警、安全隐私及实时检索中的应用。然后概述了中文微博的研究现状,包括中文微博的特性及知识发现,分析了中文微博与英文微博的主要区别。最后讨论目前微博研究中存在的问题及未来中文微博的研究方向。     

基于线索树双层聚类的微博话题检测

微博作为一种全新的信息发布模式,在极大程度上增强了网络信息的开放性和互动性,但同时也造成微博空间内信息量的裂变式增长。利用话题检测技术将微博文本信息按照话题进行归类和组织,可以帮助用户在动态变化的信息环境下高效获取个性信息或热点话题。该文针对微博文本短、半结构、上下文信息丰富等特点,提出了基于线索树的双层聚类的话题检测方法,通过利用融合了时序特征和作者信息的话题模型(Temporal-Author-Topic, TAT)进行线索树内的局部聚类,借以实现垃圾微博的过滤,最后利用整合后的线索树进行全局话题检测。实验结果显示该方法在解决数据稀疏方面取得了较好的效果,话题检测的F值达到31.2%。     

在线社交网络中的新兴话题检测技术综述

新兴话题检测是社交网络研究的热点问题之一。在线社交网络特别是微博的开放性,给话题的流行和爆发提供了前所未有的便利条件。新兴话题是即将流行或爆发的话题,往往伴随着重大的事件或新闻的发生,会产生重大的社会影响,如何在早期识别此类话题,是新兴话题检测研究的主要内容。该文回顾了近年来在新兴话题检测方面的主要进展,分析了新兴话题检测领域面临的挑战,阐述了相关的概念、方法和理论,重点从内容突发特征和信息传播模型两个方面对影响新兴话题检测的方法进行了分析和讨论,并对新兴话题检测的前景做了展望。
     

基于K-Means改进算法在微博话题发现中的应用研究

在传统的K-means算法中,聚类结果很大程度依赖于随机选择的初始聚类中心点以及人工指定的k值.为了提高聚类精度,本文提出了利用最小距离与平均聚集度来对初始聚类中心点进行选取,将层次聚类CURE算法得到的聚簇数作为k值,从而使聚类精度得到提高.最后,将改进后的K-means算法应用到微博话题发现中,通过对实验结果分析,证明该算法提高了聚类结果精度.     

改进在线词对主题模型的微博热点话题演化

话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型（On-line Biterm Topic Model,OBTM）新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型（Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM）。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。     

微博网络信息传播研究综述

微博作为一种新型的社交网络平台, 以其使用方式便捷、传播迅速、交互性强等特点, 在信息分发和舆论传播方面发挥了非常重要的作用。简要介绍了微博的相关机制, 分析了微博信息的传播特征以及影响信息传播的三大因素, 对目前研究所使用的信息传播模型进行了分类, 重点综述了基于传播过程的模型、基于影响力的模型以及基于转发因素的模型, 并对这三类模型的优缺点作了比较分析, 提出了该领域的研究方向和目标。