| 社交网络群中用户活跃度分析与预测 |
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| 作者姓名： | 张效尉 余云霞 王伟 |
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| 作者单位： | 1. 周口师范学院 网络工程学院, 河南 周口 466001;2. 荆楚理工学院 计算机工程学院, 湖北 荆门 448000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（U1504602）;河南省科技攻关项目（172102210089,162102210396）;河南省高等学校重点科研项目（17A520019,15A520114,16A520107）. |
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| 摘 要： | 对于社交网络中不同的群组,由于用户属性(性别、年龄等)、群类别、群成员之间关系等因素的影响,其活跃度各不相同.本文首先从社交网络用户数据中提取人口信息、群的类别、社交关系、群用户黏性(分享消息数、图片数)等特征,然后利用logistic回归、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法对不同群中用户的活跃度进行预测.结果表明,BP神经网络针对社交网络群中用户活跃度分类判断时具有较高的预测性能,社交关系特征对群用户活跃性具有重要影响.
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| 关 键 词： | 社交网络群 用户活跃度 人口信息学 社交关系 |
| 收稿时间： | 2017-12-21 |
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