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提出了一种新的无拓扑结构的社交网信息传播模型,简称NT-II,并使用表达学习方式,构建了2个隐藏的空间:用户影响空间和用户兴趣空间,每个用户和每个传播项都映射成空间中的向量。模型在预测用户接收传播项的概率时,既考虑来自其他用户的影响程度,又考虑该用户对传播项的喜爱程度,分别根据2个用户向量之间的距离和用户向量和传播项向量之间的距离来推断。实验结果表明:NT-II模型能更准确地模拟传播过程和预测传播结果。