计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
9期
2594-2597
,共4页
微博%转发行为%转发规模
微博%轉髮行為%轉髮規模
미박%전발행위%전발규모
micro-blog%retweet behavior%retweet scale
为了评价微博的传播效果,在分析影响用户转发行为因素的基础上,提出了采用用户影响力、用户活跃度、兴趣相似度、微博内容重要性和用户亲密程度五项特征进行转发行为预测的SVM算法,以及基于该算法的转发规模预测算法.最后给出了传播规模预测的评价方法.针对新浪微博用户数据的实验表明,预测精度达到了86.63％.
為瞭評價微博的傳播效果,在分析影響用戶轉髮行為因素的基礎上,提齣瞭採用用戶影響力、用戶活躍度、興趣相似度、微博內容重要性和用戶親密程度五項特徵進行轉髮行為預測的SVM算法,以及基于該算法的轉髮規模預測算法.最後給齣瞭傳播規模預測的評價方法.針對新浪微博用戶數據的實驗錶明,預測精度達到瞭86.63％.
위료평개미박적전파효과,재분석영향용호전발행위인소적기출상,제출료채용용호영향력、용호활약도、흥취상사도、미박내용중요성화용호친밀정도오항특정진행전발행위예측적SVM산법,이급기우해산법적전발규모예측산법.최후급출료전파규모예측적평개방법.침대신랑미박용호수거적실험표명,예측정도체도료86.63％.
