【摘要】：識別和預測SNS中某一話題中有影響力的用戶,對于營銷戰(zhàn)略的精準實施和營銷成本的節(jié)約具有重要意義.已有相關研究大都聚焦于靜態(tài)情境下的用戶影響力識別,而對于用戶影響力預測問題的探討還非常少.因此,本研究提出了一個綜合的預測研究框架,結合不同的預測指標選取策略、屬性選擇方法和數(shù)據采樣處理流程,并應用多種分類預測算法,對微博平臺的用戶影響力進行了實證分析.通過多種預測效果評價指標進行驗證,表明本文提出的方法在用戶影響力預測上具有較高的精度,顯著提高了在個人層面的預測效果,在用戶影響力預測方面具有較好的應用價值.
[Abstract]:It is of great significance to identify and predict the influential users in a certain topic of SNS for the precise implementation of marketing strategy and the saving of marketing cost. Most of the previous studies have focused on the identification of user influence in static situations, but there are few researches on prediction of user influence. Therefore, a comprehensive prediction framework is proposed, which combines different prediction index selection strategies, attribute selection methods and data sampling and processing processes, and applies a variety of classification and prediction algorithms. The user influence of Weibo platform is analyzed empirically. Through a variety of evaluation indicators, it is shown that the method proposed in this paper has a high accuracy in predicting the influence of users, and has significantly improved the prediction results at the individual level. It has good application value in user influence prediction.
【作者單位】： 中國人民大學商學院;中國人民大學數(shù)據工程與知識工程教育部重點實驗室;中國人民大學信息學院;中國人民大學大數(shù)據與智慧城市研究中心;
【基金】：中國人民大學科學研究基金(中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助)項目(10XNJ065,13XNH168,15XNLQ08) 國家自然科學基金(71273265,71301163) 國家社科基金重大項目(13&ZDZ184) 教育部人文社會科學研究規(guī)劃基金(14YJA630075) 北京市社會科學基金(13JGB035,14SHB018) 北京市科技新星(Z131101000413058)資助課題
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2120084