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基于SVM的微博转发规模预测方法
引用本文:李英乐,于洪涛,刘力雄.基于SVM的微博转发规模预测方法[J].计算机应用研究,2013,30(9):2594-2597.
作者姓名:李英乐  于洪涛  刘力雄
作者单位:国家数字交换系统工程技术研究中心,郑州,450002
基金项目:国家“863”计划资助项目(2011AA010603)
摘    要: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%。

关 键 词:微博  转发行为  转发规模

Predict algorithm of micro-blog retweet scale based on SVM
LI Ying-le,YU Hong-tao,LIU Li-xiong.Predict algorithm of micro-blog retweet scale based on SVM[J].Application Research of Computers,2013,30(9):2594-2597.
Authors:LI Ying-le  YU Hong-tao  LIU Li-xiong
Affiliation:National Digital Switching System Engineering & Technological R&D Center, Zhengzhou 450002, China
Abstract:Based on the analysis of the factors that affect retweet behavior, this paper proposed a predict SVM algorithm with five features:user influence, user activity, interest similarity, the importance of micro-blog content and users closeness. Furthermore, it proposed the predict algorithm of retweet scale on the basis of SVM, also, gave a method to evaluate the predict accuracy. The experiment with Sina micro-blog data shows a good result that the predict accuracy is up to 86. 63%.
Keywords:micro-blog  retweet behavior  retweet scale
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