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基于用户特征的微博转发预测研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on Micro-blog Forward Prediction Based on User Characteristics
作者:
仇学明;肖基毅;陈磊
作者机构:
南华大学 计算机科学与技术学院,湖南 衡阳,421001
[肖基毅; 陈磊; 仇学明] 南华大学
语种:
中文
关键词:
微博;用户特征;转发;预测
关键词(英文):
micro-blog;user characteristics;forward;forecast
期刊:
南华大学学报(自然科学版)
ISSN:
1673-0062
年:
2016
卷:
30
期:
4
页码:
100-105
基金类别:
湖南省哲学社会科学基金资助项目(14YBA335); 国家自然科学基金资助项目(61402220);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
研究微博用户转发行为,预测微博转发概率,确定影响微博转发概率的因素,在热点挖掘、产品营销、舆情监控、谣言控制等方面有重要的现实意义.本文介绍了影响微博转发的用户特征,其中比较典型的有用户影响力、粉丝平均标签数、粉丝活跃度等特征.通过粉丝数-关注数算法、用户标签数算法、粉丝活跃度算法等分析了它们与微博转发之间的关联关系,并确定各个属性的阈值,这些阈值对微博转发预测起到了至关重要的作用.
摘要(英文):
Studying micro ̄blog user forwarding behavior, micro ̄blog forward probability, and determining the factors that affect the forwarding probability of micro ̄blog have impor ̄tant practical significance in the aspects of hot spot mining,product marketing,public opin ̄ion monitoring,rumor control and so on.This paper describes the user characteristics affect ̄ing micro ̄blog forward, among which the user influence, the number of fans, the average number of tags,fans active degree and so on are more typical.The micro ̄blog’s relationship with the...

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