【摘 要】
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随着微博注册用户的增长,探测不活跃账号,自动判定用户活跃度有重要的商业价值。该文提出了一种自动检测算法并通过实验验证。算法核心是提出的影响用户活跃度的4个判定因子,
【机 构】
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武汉大学计算机学院,中南民族大学计算机科学学院,空军预警学院计算机教研室
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随着微博注册用户的增长,探测不活跃账号,自动判定用户活跃度有重要的商业价值。该文提出了一种自动检测算法并通过实验验证。算法核心是提出的影响用户活跃度的4个判定因子,可由用户行为计算得到。算法包含用户活跃度概率层次模型(ADPHM)和用户评分模型(USM)。ADPHM模型计算用户是不活跃用户的概率;USM模型计算用户活跃度得分。实验数据集包含了新浪微博2 316 281个用户信息和141 322 019条微博内容。实验结果表明,该算法能在线性时间复杂度下自动检测出不活跃账号,完善用户可信度评估体系。
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