基于用户行为的微博转发兴趣分类研究

• 作者: 江敏 肖诗斌 裴超
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 转发 评论 倾向性 用户行为
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 字数: 2644字
• 语种: 中文

摘要

以新浪微博为例,通过对微博转发以及评论的倾向性进行预测,研究微博中用户的转发和评论行为.针对转发与评论相结合的特征,利用特征加权模型结合统计学习中的方法,同时结合微博用户的行为,提出一种基于用户行为的特征加权预测模型,不仅提高了预测用户的转发行为,同时能够通过转发内容对微博用户的倾向性有明确的界定.增强了微博重要性评价的依据.实验结果表明,引用的基于用户加权模型的方法一定程度上提高了预测用户转发微博的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖诗斌	北京信息科技大学计算机学院	25	475	8.0	21.0
5	裴超	北京信息科技大学计算机学院	2	21	2.0	2.0
6	江敏		2	21	2.0	2.0