TSL:基于连接强度的Facebook消息流行度预测模型

• 作者: 张宏莉 方滨兴 王星 王晓萌
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 在线社交网络 弱连接 流行度 信息传播
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 6923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019207

摘要

在线社交网络的迅速发展使信息呈现爆炸式增长,然而不同消息的流行度存在较大差异,对其准确预测一直是领域内的研究难点.流行度预测的任务是根据消息传播早期过程中涌现的特征预测其未来的传播趋势,现有基于传播网络特征与拟合函数的预测模型难以解决预测准确率低的问题,因此借助社会学中的弱连接理论,引入连接强度的概念,并融合消息传播早期的流行度构建多元线性回归方程,提出了一种针对Facebook知名主页的消息流行度的预测模型TSL.通过在Facebook真实数据集(含154万次转发)上与其他具有代表性的基准模型进行比较,实验表明TSL模型可以对消息的最终转发流行度进行有效预测,预测性能优于同类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方滨兴	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	175	3885	33.0	56.0
3	张宏莉	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	185	2778	29.0	46.0
4	王星	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	11	42	4.0	6.0
5	王晓萌	哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心	4	30	1.0	4.0