【摘 要】
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社交媒体的出现推动了对用户在线行为规律的研究。该文探讨微博中用户的转发行为规律。对这一问题的回答能够帮助人们更好地理解影响用户行为的因素,并且对用户转发行为的准
【机 构】
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清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心,清华大学清华信息科学与技术国家实验室(筹),
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社交媒体的出现推动了对用户在线行为规律的研究。该文探讨微博中用户的转发行为规律。对这一问题的回答能够帮助人们更好地理解影响用户行为的因素,并且对用户转发行为的准确描述有利于对信息传播施加干预和控制。该文参考一个兴趣驱动的人类行为动力学模型,在分析其用户行为时长的基础上,针对差异化的用户行为时长和昼夜作息因素,提出了一个改进模型用以描述微博用户的转发行为。实际数据中用户相邻转发行为时间间隔呈现重尾分布,仿真结果与之相符,证明了该模型的有效性和灵活性。
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