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基于行为预测的微博网络信息传播建模
被引量：
32
1
作者
吴凯
季新生
刘彩霞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第6期1809-1812,共4页
研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题,提取了影响转发行为的四类特征,利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个体转发行为,并在此...
研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题,提取了影响转发行为的四类特征,利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个体转发行为,并在此基础上融入用户个体差异,建立了一种基于行为预测的信息传播模型。实验表明,该模型能较好地模拟真实网络中的信息传播过程。
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关键词
微博
转发
行为预测
信息传播建模
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题名
基于行为预测的微博网络信息传播建模
被引量：
32
1
作者
吴凯
季新生
刘彩霞
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第6期1809-1812,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2011AA7116011
2011AA010604)
文摘
研究微博网络中的信息传播及扩散机制在市场营销、舆情管控等方面具有重要意义。当前的传播模型大多忽视了用户间的个体差异。为解决这一问题,提取了影响转发行为的四类特征,利用机器学习中的逻辑回归模型分析预测个体转发行为,并在此基础上融入用户个体差异,建立了一种基于行为预测的信息传播模型。实验表明,该模型能较好地模拟真实网络中的信息传播过程。
关键词
微博
转发
行为预测
信息传播建模
Keywords
microblog
retweet
behavior prediction
information diffusion model
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于行为预测的微博网络信息传播建模
吴凯
季新生
刘彩霞
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
32
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