微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為及情感預(yù)測(cè)研究.pdf

1、在社會(huì)計(jì)算的研究中，用戶行為分析主要是針對(duì)被觀察對(duì)象的歷史行為并預(yù)測(cè)其未來(lái)行為，這項(xiàng)研究在社會(huì)計(jì)算應(yīng)用中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。微博中的轉(zhuǎn)發(fā)行為是用戶行為中一種出現(xiàn)頻度很高的行為，也是微博平臺(tái)上信息傳播的最主要方式，因此研究微博用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為對(duì)理解重要信息的傳播方式、熱點(diǎn)事件的發(fā)現(xiàn)、個(gè)性化的信息推薦等都有著重要意義。
　　本文以微博用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為作為研究對(duì)象，模擬用戶轉(zhuǎn)發(fā)微博時(shí)的閱讀習(xí)慣，從微博、用戶和用戶與微博的關(guān)系三個(gè)角度分析了影響轉(zhuǎn)

2、發(fā)行為的因素，利用這些影響因素作為特征，建立分類模型，預(yù)測(cè)用戶對(duì)哪些信息進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。我們進(jìn)行特征組合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證各類影響因素對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)的作用，其中，用戶歷史發(fā)布的微博體現(xiàn)了用戶的興趣，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測(cè)起到了關(guān)鍵的作用，本文利用用戶歷史與微博的關(guān)系提出了兩種預(yù)測(cè)方法：基于詞向量笛卡爾積的方法和基于主題模型的相似度計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種方法對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)問(wèn)預(yù)測(cè)均起到一定效果。其中，笛卡爾積方法預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)行為的F1值最高為71.33％。我們還嘗試了