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微博的传播效果研究对于提高市场营销效率、加强舆情监控和准确发现热点具有重要作用。针对以前传播效果研究中未考虑用户个体差异的问题,提出一种基于行为分析的微博转发规模和传播深度预测方法。从微博用户自身、用户关系和微博内容3个方面提取9个相关特征,结合逻辑回归(LR)方法提出一种转发行为预测模型,并基于此模型结合信息沿用户传播特点,通过逐级对相邻用户迭代统计分析得到转发规模和传播深度预测方法。在新浪微博数据集上的实验结果表明,所提方法对转发规模和传播深度预测的正确率分别约为87.1%和81.6%,能较好地预测出信息传播效果。 相似文献
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微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。首先,基于微博话题分析用户转发行为时间性,进一步构建用户转发和用户博文转发两种话题转发关系网络,预测用户话题信息传播能力;然后,分析用户个人历史微博和背景话题微博文本内容,挖掘用户与背景话题之间的关联性;最后,综合考虑用户话题信息传播能力以及用户与背景话题间关联性计算微博用户影响力。爬取新浪微博真实话题数据进行实验,实验结果表明,话题关联度更高用户的话题转发量明显大于关联度很低的用户,引入用户转发行为时间性相比无转发时间性,TSRank算法的捕获率(CR)提高了18.7%,进一步与典型影响力分析算法WBRank、TwitterRank和PageRank相比,TSRank算法在准确率和召回率上分别提高了5.9%、8.7%、13.1%和6.7%、9.1%、14.2%,验证了TSRank算法的有效性。该研究成果对社交网络的社会属性、话题传播等理论研究以及好友推荐、舆情监控等应用研究具有支撑作用。 相似文献
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文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性. 相似文献
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针对目前微博转发行为预测具有的特征选择任意性、准确率不高的问题,提出了融合异常检测与随机森林的微博转发行为预测方法。首先,提取用户基本特征、博文基本特征、博文内容主题特征,并基于相对熵计算用户活跃度、博文影响力;其次,通过结合过滤式与封装式特征选择方法筛选出关键特征组;最后,融合异常检测与随机森林算法,依据筛选后的关键特征组进行微博转发行为预测,并利用袋外数据误差估计设置随机森林中的决策树和特征数。在真实新浪微博数据集上与基于逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、随机森林等算法的微博转发行为预测方法进行实验对比,结果表明所提方法的预测准确率(90.5%) 高于基准方法中最优的随机森林方法的预测准确率,同时验证了特征筛选方法的有效性。 相似文献
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社交媒体谣言检测是当前研究的热点问题,现有方法多数通过获取大量用户属性学习用户特征,但不适用于谣言的早期检测,忽略了用户之间的潜在关系对信息传播的影响。提出一种基于多传递影响力的谣言检测方法,根据源微博及其对应转发(评论)之间的关系构建文本信息传播图,并通过图卷积神经网络来捕获、学习文本信息的传播特征。利用文本信息和用户传播过程中的影响力,丰富可用于谣言检测早期的检测信息。将存在转发关系的用户构成用户影响力传播图,构建一种用户节点影响力学习方法,获取用户节点影响力,以增强用户特征信息。在此基础上,将文本特征与用户特征融合以进行谣言检测,从而提升检测效果。在3个真实社交媒体数据集上的实验结果表明,该方法在谣言自动检测以及早期检测的效果都有显著提升,与目前最好的基准方法相比,在微博、Twitter15、Twitter16数据集上的正确率分别提高了2.8%、6.9%和3.4%。 相似文献
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随着微博的迅速兴起和其影响力的不断提高,提取微博信息传播特征和构建传播模型已成为了研究热点。针对用户转发行为,首先分析了信息传播机制;然后从影响用户转发行为的发布用户、接收用户、用户亲密度和信息时效性4个方面提取出8个特征因素进行建模;在借鉴传染病动力学SIR模型的基础上,引入用户行为分析和接触节点,提出基于用户行为分析的SCIR模型,并给出动力学方程;最后利用新浪微博真实转发数据验证模型的合理性。实验结果表明,考虑用户转发行为的8个影响因素,结合行为分析结果,能够较好地拟合信息传播过程。 相似文献