本文關鍵詞：社會網(wǎng)絡下的基于主題概率的影響從眾性模型和分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在社會網(wǎng)絡中,量化分析用戶影響力及用戶之間的影響關系已經(jīng)變得越來越有必要,對精度的要求也越來越高.網(wǎng)絡模型構建的好壞,模型預測用戶行為的好壞對商業(yè)營銷、社會影響最大化等應用都有著至關重要的意義.如何從不同方面量化社會影響力?如何量化不同方面下的用戶之間的影響力強弱?如何在社會網(wǎng)絡中構造這樣一個模型?為了解決這些問題,提出一個基于主題概率的從眾性模型(Topical Conformity Model,簡稱TCM),模型從主題層對社會網(wǎng)絡進行建模,考慮不同主題概率下的用戶影響力以及用戶之間的影響關系.將該模型應用在學術網(wǎng)絡中的用戶關鍵詞預測上,并與前人的方法進行實驗對比,各項預測指標都有一定的提升,其中AUC值提高了4.3%,驗證了本文提出的模型對于用戶行為預測的有效性.此外,本文的工作還解決了如下兩個問題:1、尋找某個主題下最可能選擇某行為的用戶;2、尋找某個用戶選擇某個行為受影響最大的主題.
【作者單位】： 華東師范大學計算機科學技術系;
【關鍵詞】： 社會網(wǎng)絡 影響從眾性 主題概率 機器學習
【基金】：國家自然科學基金項目(61502170)資助
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1概述在大型社會網(wǎng)絡中,用戶之間存在相互影響,稱之為從眾性[1].從眾性是指人們?yōu)榱似ヅ渌说挠^點、信念和行為,而采取滿足群體標準行為的現(xiàn)象,并且往往出于不同的方面.比如,同事之間的主要影響體現(xiàn)在工作方面,學生之間的主要影響體現(xiàn)在學習方面,商人之間的主要影響體現(xiàn)在商

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  本文關鍵詞：社會網(wǎng)絡下的基于主題概率的影響從眾性模型和分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：407579