基于信息传播的微博用户影响力度量

信息传播和用户影响力度量是目前微博研究的基础和热点方向。为了定量地研究用户影响力,提出基于用户消息传播范围的用户影响力量化定义,并给出用户影响力的计算方法。在真实数据集上对算法的验证结果显示,与其他用户影响力度量方法相比,本文提出的方法计算复杂性低、指标稳定性高,尤其适合于需要限定数据集、限定时间段的具体应用场景。     

基于用户特征的微博转发预测研究

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.     

社交网络中的用户转发行为预测

以新浪微博为研究对象,基于微博主题及用户特征,提出社交网络中的用户转发行为预测算法.首先,基于互信息理论,从已发生转发行为的用户的微博内容中提取特征,通过分析给定用户的微博内容与特征之间的相关程度,预测用户是否会对给定主题的微博发生转发行为;然后通过研究用户性别、粉丝数、关注数、微博数与用户转发行为的关系,选取合适的用户特征描述,并基于贝叶斯模型预测给定用户对微博的转发概率.最后,结合以上2种算法的预测结果,得到给定用户对某主题微博的转发行为预测.该预测算法对研究网络舆情传播及微博营销具有重要意义.     

融合博文内容和行为属性的PageRank排序算法

针对当前微博影响力度量算法中多集中于用户行为属性,忽略博文、结点本身价值的问题,从微博用户信息出发,以线性加权模型为基础,综合分析用户的行为属性、博文相似度、节点相似度,创建影响力评价指标体系。利用Page Rank算法思想,提出了基于用户行为和博文内容的用户影响度量模型(user influence measurement rank,UMR)。通过采用新浪微博真实数据集测试,计算用户的影响力,验证了UMR算法在博文内容的基础上,能客观地反映用户的交互行为,消除僵尸用户对排序的影响,因而更科学、更合理。     

微博类社交网络中信息传播的测量与分析

为了更好地掌握在线社交网络中信息传播的特征规律和用户行为,以新浪微博为代表对社交网络中的信息传播进行了较大规模的测量、统计和分析,提出了一种三角和算法用于探测用户粉丝数阈值。该算法根据散点分布的统计规律来估计使微博热度达到某一值的粉丝数的临界值,发现为使微博热度大于10,用户粉丝数应大于150。其他测量分析结果表明:新浪微博具有很强的"名人效应",用户频繁地发帖并不能引起较大的关注,热门微博的热度几乎都以激增方式增长。这些结论对网络营销和网络监管具有参考价值。     

基于静电场理论和PageRank算法的微博用户相关性分析

微博作为最流行的网络社交媒体之一,其用户之间的相关性分析,是社交网络应用中社区发现、影响传播和行为建模等问题的重要基础.以静电场理论和PageRank算法为基础,利用其简单可靠、基础坚实的良好性质,提出了微博用户重要程度、用户行为距离的概念,并结合微博文本词汇相似度,给出了微博用户相关性的度量方法.实验结果表明,提出的微博用户相关性分析方法具有高效性和准确性.     

基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测

微博转发是微博信息传播的重要途经.影响微博转发的因素主要是用户属性、微博内容、用户社交和用户兴趣.已有的微博转发预测模型仅考虑部分因素,实际上4个因素对用户转发行为都有影响,此外也应该关注预测模型的计算时间.基于此,提出一种基于混合特征和XGBoost算法的微博转发预测模型.首先根据4个因素分别提取用户特征、微博特征、社交特征以及兴趣特征;然后基于PageRank算法计算用户影响力,基于隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型和KL距离计算兴趣相似度,定义用户转发活跃度和用户交互影响力的计算公式;最后利用XGBoost算法构建预测模型,对转发预测进行分析.实验结果表明,新的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现,同时也验证了综合考虑4个因素的重要性和有效性.     

一种多特征微博僵尸粉检测方法与实现

微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4.5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92.8%的判别准确率与92.8%的召回率。     

基于LDA模型的中文微博话题意见领袖挖掘

有效挖掘微博空间中的话题意见领袖成为亟待解决的热点问题.针对这一问题,提出了基于LDA语义信息和HowNet知识库的短文本子话题分类算法.对分类后的微博从显式、隐式及用户等方面综合衡量微博的影响力,并根据层次分析法对多个因素进行科学地权值分配.实验结果表明,提出的方法较基于支持向量机的方法具有更好的效果,同时提出的影响力度量模型可以有效地挖掘出微博中的话题意见领袖.     

种多特征微博僵尸粉检测方法与实现简

微博中僵尸粉的大量出现,不仅对微博影响力计算与社交网络关系分析带来了新的挑战,而且对用户带来了社交诚信危机。首先对微博僵尸粉进行概念上的定义;其次通过用户个人信息、用户微博内容和用户链接关系分析僵尸粉与普通用户之间的不同特征,并训练了一个基于C4．5决策树的僵尸粉分类系统;最后使用新浪微博数据对系统进行评估,结果显示该系统对微博僵尸粉有92．8％的判别准确率与92．8％的召回率。