【摘 要】
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随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,数学工程与先进计算国家重点实验室,解放军信息工程大学
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随着在线社会网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博或Twitter来传播信息或分享观点.研究社会网络中的信息传播规律对于意见领袖挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.虽然有关社会网络中的信息传播模型已经得到广泛研究,但是影响网络中节点之间信息传播的因素有哪些,以及如何刻画信息传播过程,仍然是一个有待深入研究的重要内容.传统的传播模型及其扩展模型更多地从网络结构出发研究信息传播,很大程度上忽视了节点属性和信息内容的影响.从多个维度提取信息传播的特征,包括节点属性特征和信息内容特征,对节点间传播概率和传播延迟进行建模,提出一个细粒度的在线社会网络信息传播模型.利用随机梯度下降算法学习模型中的各个特征的权重.另外,针对模型的传播预测功能,在新浪微博真实数据集上进行了实验,结果表明,在预测准确率方面,所提出的模型要优于其他同类模型,如异步独立级联模型、NetRate模型.
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