本文關鍵詞： 社交網(wǎng)絡 用戶評論 機器學習 行為建模 行為預測 不平衡性數(shù)據(jù)集　出處：《智能系統(tǒng)學報》2015年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：社交網(wǎng)站為用戶相互交流、發(fā)表意見和觀點提供了非常便利的平臺。對社交網(wǎng)站的用戶行為進行建模和預測對于安全、商業(yè)等多個領域具有十分重要的社會意義和應用價值,近年來逐漸得到研究者的重視。面向社交網(wǎng)站中用戶評論行為,預測用戶是否會參與討論。采用基于特征的機器學習方法,其中特征包括討論帖子及其內(nèi)容、用戶行為特征和社交關系,并引入?yún)?shù)控制數(shù)據(jù)集的不平衡性。實驗采用來自豆瓣小組的真實數(shù)據(jù)。實驗結果表明,新提出的用戶行為和社交關系特征以及對不平衡數(shù)據(jù)集的處理方法能夠有效提高用戶評論行為的預測效果,進一步說明用戶的歷史行為和所在的社交關系網(wǎng)絡對當前的評論行為有較大影響。
[Abstract]:Social networking sites provide a very convenient platform for users to communicate with each other and express their opinions and opinions. Modeling and forecasting user behavior on social networking sites is of great social significance and practical value in many fields, such as security, business, etc. In recent years, researchers have paid more and more attention to the behavior of users in social networking sites, predicting whether users will participate in the discussion, and using feature-based machine learning methods, which include discussion posts and their content. User behavior characteristics and social relationships, and the introduction of parameter control data set imbalance. The experiment uses real data from the Douban group. The experimental results show that, The new features of user behavior and social relationships, as well as the method of dealing with unbalanced data sets, can effectively improve the prediction effect of user comment behavior. It is further explained that the users' historical behavior and their social network have great influence on the current comment behavior.
【作者單位】： 中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61175040,U1435221)
【分類號】：TP181;TP393.092

【共引文獻】

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8 裴馨;杝旖;王妙t$;李思宓;_5伊QR;邢若t，

本文編號：1545780