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题名基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘
被引量：8
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作者
郭静
张鹏
方滨兴
周川
曹亚男
郭莉
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机构
北京邮电大学计算机学院
中国科学院信息工程研究所
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期809-818,共10页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项"面向感知中国的新一代信息技术研究"(XDA06030200)
中国科学院信息工程研究所科研项目"网络信息源发现和信息传播关键技术研究"(Y3Z0062101)
青年科学基金项目"多数据流关联挖掘的模型研究"(61003167)资助~~
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文摘
文中针对社交网络中特定用户展开个性化关键传播用户挖掘研究,目标是在线性阈值传播模型的基础上,挖掘出能够最大程度影响网络中特定用户的节点集合.尽管在社交网络影响最大化问题方面已存在相关工作,但该文工作偏重于针对网络中的特定用户展开,该问题的解决将有助于企业有效的进行个性化产品营销.为此,文中提出一种基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘问题的解决框架.首先,在线性阈值模型的基本传播机制下,提出一个随机函数来模拟基于LT模型的个性化关键传播用户挖掘问题的目标函数,该随机函数具有较小方差的理论保证;然后,提出一个有效的求解算法从网络中挖掘针对特定用户的关键传播节点集合,理论证明该算法具有(1-1/e)的近似精度保证.实验使用真实的社交网络数据验证了算法的有效性.
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关键词
社交网络
线性阈值模型
特定用户
关键传播用户
社会计算
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Keywords
social networks
linear threshold model
target user
key propagating users
socialcomputing
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名微博传播过程中用户影响力的特征实证分析
被引量：16
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作者
于晶
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机构
华东师范大学政治学系
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第8期57-61,38,共6页
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基金
教育部人文社会科学研究基金项目"重大突发公共事件的信息发布与传播效果研究"资助(编号:11YJC860057)
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文摘
在社会化信息传播媒介中,每个用户都凭借其影响力对信息传播做出贡献。利用新浪微博数据构建微博传播的完整过程,分析了用户影响力的特征及相关的因素。结果表明,用户的影响力分布极不均匀,具有双幂律分布的特征;高影响力的用户在微博传播的早期成簇出现,并且其影响力与粉丝数量之间存在一定程度的正相关性,而低影响力的用户数量巨大,影响力与粉丝数量之间没有相关性;而且,认证用户和非认证用户影响力之间存在着明显的差异。
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关键词
微博信息传播用户影响力
幂律分布
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Keywords
Micm-blog information spreading user influence power-law distribution
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
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题名基于图卷积网络的多特征融合谣言检测方法
被引量：1
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作者
关昌珊
邴万龙
刘雅辉
顾鹏飞
马洪亮
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机构
石河子大学信息科学与技术学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期70-78,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62062060)
石河子大学高层次人才科研启动项目(RCZK2018C11,RCZK2018C38)。
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文摘
目前,大部分谣言检测工作主要基于Twitter或新浪微博原文本内容、传播结构和传播文本内容进行谣言检测,忽略了原文本特征与其他特征的有效融合,以及传播用户在谣言传播过程中的作用。针对以上问题,提出了一种基于图卷积网络的多特征融合模型GCNs-BERT,模型同时融合了原文本特征、传播用户特征和传播结构特征。首先,基于传播结构和传播用户构建传播图,将多个用户属性的组合作为传播节点特征;其次,利用多个图卷积网络学习在不同用户属性组合的情况下传播图的表达,同时采用BERT模型学习原文本内容特征表达,最终与图卷积网络学习的特征相融合用于检测谣言。利用公开的新浪微博数据集进行的大量实验表明:GCNs-BERT模型明显优于基线方法。此外,在新冠疫情数据集上进行GCNs-BERT模型泛化能力实验,此数据集训练样本大小仅有新浪微博数据集的1/5,仍然取得了92.5%的准确率,证明模型具有较好的泛化能力。
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关键词
谣言检测
图卷积网络
传播图
传播用户
特征融合
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Keywords
rumor detection
graph convolutional network
propagation graph
propagation user
feature fusion
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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