原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法.基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法.运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测.以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果.
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文献信息
篇名 在线社会网络用户的信息分享行为预测研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 在线社会网络 信息分享行为 预测
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1017-1020
页数 4页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.04.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 单伟 北京航空航天大学经济管理学院 25 305 10.0 17.0
2 刘臣 上海理工大学管理学院 34 207 8.0 13.0
3 于晶 华东师范大学政治学系 15 135 5.0 11.0
4 田占伟 哈尔滨工业大学管理学院 4 111 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (20)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (15)
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  • 二级参考文献(0)
2013(2)
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  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
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  • 二级引证文献(0)
2014(5)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(1)
2015(12)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(6)
2016(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2017(7)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(3)
2018(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
在线社会网络
信息分享行为
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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