基于转发传播过程的微博转发量预测

• 作者: 刘刚 吴斌 石川 赵惠东
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 转发量预测 转发意愿 转发影响力
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2989-2996
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.12.025

摘要

微博已经成为日常生活中最流行的信息分享工具。转发是微博中信息传播的核心方法，所以转发量预测不仅是一个有趣的研究问题，也有较大的实际意义。然而，当前大部分研究只是把问题视为分类或回归问题，没有考虑转发的传播过程。本文中，我们提出一个符合转发传播过程的转发量预测模型。本文认为转发信息来自两方面：直接粉丝和间接粉丝，而粉丝带来的转发量由转发意愿和影响力决定。我们用历史行为和内容相关性来估算一名直接粉丝的转发意愿，并用他／她的影响力来估算通过他／她的间接粉丝的转发量。新浪微博上的实验表明我们的模型比其他已有的方法效果好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘刚	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	60	430	13.0	18.0
2	吴斌	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	80	1409	15.0	36.0
3	石川	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	17	88	5.0	8.0
4	赵惠东	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	2	22	2.0	2.0