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基于链路预测的微博用户关系分析
引用本文:傅颖斌,陈羽中. 基于链路预测的微博用户关系分析[J]. 计算机科学, 2014, 41(2): 201-205,244
作者姓名:傅颖斌  陈羽中
作者单位:福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350108;福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350108
基金项目:本文受福建省自然科学基金(2013J01232),福建省教育厅重点项目(JK2012003),福建省科技创新平台项目(2009J1007)资助
摘    要:随着以微博为代表的在线社交网站的发展,微博用户之间形成了复杂的社会网络。针对微博社会网络,研究了影响微博用户之间关系形成的各种因素,提出了基于链路预测的微博用户关系分析模型。首先分析了网络结构特征在微博社会网络中的作用,同时针对微博社会网络的特点,引入微博属性特征,构造基于随机森林的链路预测模型,并将模型应用于新浪微博用户数据集,进行微博用户关系的训练预测,通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布,分析了各类特征对微博用户关系形成的影响,揭示了除传统的网络结构特征外,微博属性特征对微博用户关系的形成具有重要的影响力。

关 键 词:链路预测  社会网络  微博属性  随机森林
收稿时间:2013-04-11
修稿时间:2013-06-24

Relationship Analysis of Microblogging User with Link Prediction
FU Ying-bin and CHEN Yu-zhong. Relationship Analysis of Microblogging User with Link Prediction[J]. Computer Science, 2014, 41(2): 201-205,244
Authors:FU Ying-bin and CHEN Yu-zhong
Affiliation:Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China;Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China
Abstract:
Keywords:Link prediction  Social network  Microblogging attribute  Random forest
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