微博信息转发影响因素研究

• 作者: 张碧君 李倩 赵中英
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 信息传播 转发预测 社交媒体 舆情分析
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.162452

摘要

基于社会化媒体数据研究信息的传播及预测，是当前网络舆情分析的一大热点。以 Twitter 数据为研究对象，以探寻影响信息转发的因素为研究目的，设计算法分析活跃邻居节点数对转发行为的影响，提出3种活跃邻居节点结构并验证三者对转发行为的影响程度，运用重启动的随机游走算法研究回复与提及关系对转发行为的影响。在Twitter数据集上实现了该算法，证明了活跃邻居节点数、活跃邻居节点结构、回复与提及关系对转发行为的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵中英	山东科技大学计算机科学与工程学院	9	35	4.0	5.0
2	李倩	山东科技大学计算机科学与工程学院	16	43	4.0	5.0
6	张碧君	山东科技大学计算机科学与工程学院	2	9	2.0	2.0