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基于用户行为的微博网络信息扩散模型

刘红丽 黄雅丽 罗春海 胡海波

基于用户行为的微博网络信息扩散模型

刘红丽, 黄雅丽, 罗春海, 胡海波
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  • 利用新浪微博数据对用户行为进行分析,在此基础上构建了基于用户行为的微博网络信息扩散模型SIRUB,同时计算了模型中各用户阅读微博和转发微博的概率. 在微博网络中的实验表明,只有同时考虑阅读和转发概率时模型才能较准确地预测用户的转发行为. SIRUB模型对用户转发行为预测的F-score最高为0.228,高于经典SIR模型和SICR模型,此外该模型对微博扩散范围的预测其误差的均值和标准差也均小于SIR模型和SICR模型.
      通信作者: 胡海波, hbhu@ecust.edu.cn
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61473119,61104139)和中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:WN1524301)资助的课题
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-13
  • 修回日期:  2016-05-03
  • 刊出日期:  2016-08-05

基于用户行为的微博网络信息扩散模型

  • 1. 华东理工大学管理科学与工程系, 上海 200237
  • 通信作者: 胡海波, hbhu@ecust.edu.cn
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61473119,61104139)和中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:WN1524301)资助的课题

摘要: 利用新浪微博数据对用户行为进行分析,在此基础上构建了基于用户行为的微博网络信息扩散模型SIRUB,同时计算了模型中各用户阅读微博和转发微博的概率. 在微博网络中的实验表明,只有同时考虑阅读和转发概率时模型才能较准确地预测用户的转发行为. SIRUB模型对用户转发行为预测的F-score最高为0.228,高于经典SIR模型和SICR模型,此外该模型对微博扩散范围的预测其误差的均值和标准差也均小于SIR模型和SICR模型.

English Abstract

参考文献 (25)

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