基于社交網(wǎng)絡的趨勢預測.pdf

1、近年來，社交網(wǎng)絡由于其便利性和及時性，成為人們分享和交流的一個主要平臺，也帶來了在線媒體信息的爆炸性增長。挖掘在線媒體中熱點信息成為一個備受關注的研究方向，其中預測在線社交網(wǎng)絡中內容的流行趨勢對營銷、流量控制都具有重要意義。本文分析了國內外社交網(wǎng)絡流行趨勢的研究現(xiàn)狀，通過分析社交網(wǎng)絡中社交關系和社會影響，提出了預測流行趨勢和用戶行為的解決方案。本文主要工作如下：
　　1．本文通過對典型社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)內容發(fā)布后，轉發(fā)過程中

2、不同時間段的轉發(fā)用戶對內容流行度有重要作用，并且發(fā)現(xiàn)活躍度高但是相互關注數(shù)不高的用戶對其朋友的影響更大；部分內容是潛在流行內容，他們在前期不流行，但是隨著時間推移反而變得十分流行?；谶@些發(fā)現(xiàn)，本文提出一種發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡內容傳播過程中的關鍵節(jié)點的方法，用于預測潛在流行內容和用戶轉發(fā)行為。
　　2．本文根據(jù)社交網(wǎng)絡內容轉發(fā)序列中用戶的關鍵性提出了一種基于關鍵節(jié)點來預測內容流行趨勢的算法框架。基于轉發(fā)用戶的流行預測算法首先將內容轉發(fā)序列

3、劃分成T個時間窗，然后提取每個時間片段內轉發(fā)用戶的關鍵性作為T維特征，并用回歸算法對最終流行度進行預測。在典型社交網(wǎng)絡（微博）數(shù)據(jù)集上進行實驗，發(fā)現(xiàn)相比現(xiàn)有流行預測算法，本文提出的算法在預測準確度和排序準確度上都有明顯提升（MAE提升36.8％，tau提升2.9%），并且基于轉發(fā)用戶的趨勢預測方法在預測流行度較高的內容更加準確，也能更早地發(fā)現(xiàn)流行內容。
　　3．本文分析社交網(wǎng)絡中的社會影響，用局部子網(wǎng)絡來描述全局網(wǎng)絡對用戶的社會影

4、響，提出根據(jù)社會影響和節(jié)點關鍵性預測用戶行為的模型?；诰植可鐣绊懙内厔蓊A測方法首先構建目標用戶的局部子網(wǎng)絡，然后根據(jù)鄰居節(jié)點關鍵性和節(jié)點之間相關性衡量局部網(wǎng)絡的社會影響。在典型社交網(wǎng)絡（微博）數(shù)據(jù)集上進行實驗，對比現(xiàn)有預測用戶轉發(fā)行為的算法，發(fā)現(xiàn)分類效果有明顯提升（相比基準算法分類準確率提升20.6%）。這說明局部網(wǎng)絡的社會影響確實存在并影響了用戶的行為。本文還研究了局部網(wǎng)絡影響聚合的不同方法，發(fā)現(xiàn)社會影響是與時間密切相關的，隨著鄰