【摘 要】
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[目的/意义]微博转发预测对热点话题检测、网络营销及舆情监控等具有重要意义。[方法/过程]针对现有方法未充分考虑转发者个体差异的不足,提出一种融合多种转发习惯的微博转
【机 构】
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河北大学网络空间安全与计算机学院,河北大学管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金面上项目“网络信息治理视域下社交网络不可信用户识别研究”(编号:17BTQ068)研究成果之一
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[目的/意义]微博转发预测对热点话题检测、网络营销及舆情监控等具有重要意义。[方法/过程]针对现有方法未充分考虑转发者个体差异的不足,提出一种融合多种转发习惯的微博转发预测方法。该方法依据转发者的历史数据从转发行为习惯、转发对象习惯和转发内容习惯三个方面挖掘其转发习惯,并利用具体的待预测微博及发布者的信息对转发习惯进行量化,得到对应的预测分量,最后利用逻辑回归算法实现微博转发预测。[结果/结论]在真实新浪微博数据集上的实验结果表明,相对于现有的经典方法,该转发预测方法的最大F值提高了约2.7%。
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