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[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 罗颖利
[目的 /意义]微博转发是实现微博信息传播的重要方式,对用户转发行为进行研究可以更好地理解微博信息传播机制,对热点话题检测、舆情监控、微博营销等具有重要意义。针对以往研究中用户兴趣表示不够全面准确以及未考虑情感差异对用户转发行为的影响,提出一个融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测模型。[方法 /过程]该模型首先从维基百科中提取概念语义关系构建维基知识库,将其作为语义知识源对微博文本进行语义扩展,解决语义稀疏问题;对语义扩展后的用户历史微博进行聚类,提取用户兴趣主题和主题对用户的影响力;然后计算微博中各类情
[期刊] 情报学报
[作者]
田磊 任国恒 王伟
微博社交网络是大数据时代阅读推广的一个重要平台,对微博用户(即读者)转发行为进行准确的预测对提高微博平台下的阅读推广效果有着决定性的作用。为了提高用户转发行为预测的精度,根据阅读推广的特征,本文在马尔可夫随机场框架下综合分析了用户转发行为特征(即用户属性与微博内容特征)、用户转发行为约束等因素对用户转发行为的影响,并在逻辑回归模型的基础上构造了相应的用户转发行为预测算法进行全局性的预测。实验结果表明,相对于传统算法,本文算法可以更准确地对用户转发行为进行预测,因而更有助于提高阅读推广的可靠性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
胡珑瑛 董靖巍
微博在信息的传播效果和传播速度上拥有突出优势,转发功能可以使微博信息在短时间内实现跨群体、病毒式传播,并通过几何级的传播而形成广泛影响力。本文以新浪微博普通用户为实验对象,通过网络问卷收集数据,采用因子分析和主成分分析法研究微博用户的转发动机。微博普通用户转发微博的动机主要为:娱乐消遣动机、自我实现动机、环境监测动机、人际交往动机。最后,根据微博用户转发动机的分析结论,提出了相应的政策建议。
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈姝 窦永香 张青杰
[目的/意义]基于理性行为理论分析微博用户转发行为,考虑了微博语义特征、数据形式、用户特征、用户交互等因素,探究了影响用户态度和主观规范的因素对用户转发行为的影响。[方法/过程]在分析微博特征、用户特征及用户转发行为的基础上,基于理性行为理论提出研究假设,采用主题建模的技术研究文本的语义信息,基于LDA进行微博文本与用户兴趣的概率主题分布的训练,基于二元Logistic回归模型对提出的影响因素完成数据验证。[结果/结论]态度因素中,接收用户活跃度、微博文本与用户兴趣的语义相似度对用户转发行为影响显著,微博
[期刊] 情报学报
[作者]
吴树芳 张雄涛 朱杰
随着移动互联技术的进一步发展,微博检索已成为微博服务的重要组成部分。考虑到微博检索与传统文本检索的不同,提出一个改进的微博检索模型。新模型对传统查询似然模型中的文档先验概率和文档语言模型估计进行了改进。在文档先验概率方面,通过量化用户对博文的兴趣获得用户的兴趣博文库,并在兴趣博文库的基础上计算微博先验概率,使得符合检索用户兴趣的微博具有较高的先验概率;在文档语言模型估计方面,混合内容及用户交互两方面信息获得微博的相关文档集,并将其作为平滑项实现对微博文档语言模型的混合估计,有效缓解了微博短文本的数据稀疏问题。实验采用从新浪微博爬取的真实数据对研究内容的有效性进行验证,结果表明与现有研究中较好的改进查询似然模型相比,新模型在P@15、P@30和MRR上均有一定提高。
[期刊] 情报杂志
[作者]
李倩倩 姜景 李瑛 刘怡君
[目的/意义]政务微博是政府发布公共信息、与民众互动的重要平台,是创新社会治理的重要内容。因此,政务微博信息发布之后的转发规模对于预测网络舆情有重要意义。[方法/过程]从政务微博用户特征、内容特征、时间特征三个维度,提取特征体系,构建政务微博信息转发规模预测模型,用来刻画影响政务微博转发规模的政务用户权力层级、职能领域、传播形式等影响因素,通过比较多种机器学习算法测算政务微博转发规模分类预测的性能。[结果/结论]研究结果表明,随机森林算法在预测分类中表现最优;在对影响政务微博转发规模的特征重要性排序实验中
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王绍卿 李翠平 王征 陈红
微博转发预测有助于热点话题检测、个性化微博推荐等,近些年引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,现有的关于微博转发预测的研究工作没有充分利用用户之间的多重信任关系的影响。该文提出联合概率模型,把用户之间的多重信任关系融入传统的Bayesian Poisson因子分解(Bayesian Poisson factorization,BPF)模型,从而预测转发行为。该模型命名为TrustBPF,可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响。该文进一步把用户之间的信任强度整合到一个框架中。在新浪微博数据集上验证结果表明:在NDCG@3和Precision@3指标上,TrustBPF模型比原始的BPF模型分别提升了90.91%和88.37%。
[期刊] 情报科学
[作者]
曾金 陆伟 陈海华 贺国秀
【目的/意义】通过社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签进行数据挖掘,来判断和预测用户的真实兴趣,从而更好地为用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用机器学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于三类特征使用SVM训练得到分类器进行用户兴趣类别预测,主要比较单模数据和多模数据的分类指标,探讨多模数据在有监督学习下的发多分类问题。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户兴趣进行分类识别,F值达到
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 李新来 明均仁
[目的/意义]文章跟据影响力定义融入信息受众情感特征指标构建了高校新媒体影响力评价指标体系，扩展了传统影响力评价体系，突出了以信息受众的情感与行为表现作为高校新媒体影响力的核心评价目标。[方法/过程]以118个高校官方微博为例，对高校微博影响力评价的情感表征指标和行为表征指标进行处理与量化，并结合主成分分析与因子分析进行评价实证。[结果/结论]情感表征与行为表征得分之间具有明显差异，情感指标为高校新媒体影响力评价提供了更细粒度的参考单元。因子得分指出高校微博影响力得分整体差距较大，大部分集中在低数值区域；采用层次聚类法以情感特征和行为特征进行聚类可以将高校微博分为4种类型。
[期刊] 管理评论
[作者]
鲁艳霞 裘江南 许莉薇
信息源在社交媒体中是影响微博用户心理反应的关键因素，在突发自然灾害中有效识别微博用户的认知和情绪反应对于精准进行舆情引导具有重要意义。本文从信息源视角出发，基于可信度和影响力特征，并结合双系统理论和涉入理论，构建了突发自然灾害中用户认知和情绪的心理反应模型，以新浪微博上“九寨沟地震”舆情数据为例，运用联立方程模型进行了实证研究。研究结果表明，可信度负向影响用户认知反应，而影响力正向影响用户认知反应；可信度和影响力均负向影响用户积极情绪反应，正向影响用户消极情绪反应；用户涉入弱化了可信度对心理反应的影响，而在影响力和用户心理反应之间的调节作用不显著。本文从信息加工的启发式和分析式双过程视角，丰富了双系统理论在突发自然灾害领域的研究，并结合用户特质拓展了用户涉入的研究领域。本文的研究结论对于突发自然灾害中社交媒体用户的网络舆情引导具有重要启示。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何黎 何跃 霍叶青
文章通过对微博用户的信息和关系数据进行决策树分析、相关性分析和关联规则来挖掘用户特征,并对微博网络进行核心用户发掘。结果表明:微博中的名人具有关注数小,被关注数大的特征;用户趋向于通过关注他人和积极发布微博文章两种方法来提高被关注度;愿意公布性别或自我描述的用户,通常愿意公布地址和发布博文,而不愿意公布地址、性别或自我描述的用户,通常不愿意公布其他两项;对微博网络进行核心用户挖掘并进行个性化营销是可行的。
关键词：
微博客 用户分析 核心用户
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
姚山季 王富家 刘德文
文章将内容型虚拟社区中的用户互动划分为求助和人际互动两个关键维度,确定身份认同之自我认同、社会认同的重要维度构成,构建用户互动通过身份认同的中介效应间接影响用户融入的理论模型。运用知乎社区270位用户的调查数据对理论模型进行实证检验。结果表明:求助对促进融入与协作融入均具有正向影响;人际互动仅对协作融入具有正向影响;求助仅对社会认同具有正向影响;人际互动对自我认同与社会认同均具有正向影响;自我认同和社会认同对促进/协作融入均具有正向影响;身份认同在用户互动影响融入的关系中具有中介效应。文章明确了内容型社区
关键词：
用户互动 自我认同 社会认同 融入
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 尹小佳 朱超
【目的】帮助企业实现精准营销,准确识别企业用户的群体特征。【方法】对微博文本进行情感分析,通过Ward聚类将微博发表者聚类成9类群体,并对微博用户进行影响力识别,从情感和影响力两个维度对各个用户群体进行分析,利用一种改进的客户价值矩阵方法辨别不同用户群体的特征。【结果】实验结果表明:9类用户群体对A手机品牌情感倾向存在较大的差异。A手机更受喜欢追赶时髦的女性群体以及从事IT行业的用户青睐,并且该群体影响力较大,能更有效地影响消费者购买该手机。【局限】在进行用户影响力识别时,仅考虑常用指标,未考虑用户微博被
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谭春辉 涂瑞德
[目的/意义]为提高群组推荐准确率和可解释性，针对现有的群组推荐方法较少关注群组内核心用户对群体兴趣的影响，综合考虑群组整体兴趣和群组内核心用户对其他用户的影响，提出融合群体兴趣和核心用户影响的群组推荐方法。[方法/过程]首先，借鉴h指数思想计算群组内每个用户的影响力，识别群组内核心用户；其次，利用LDA主题模型进行群体兴趣建模和核心用户兴趣建模；最后，综合考虑群组中用户自身兴趣和其受核心用户影响而产生的兴趣进行资源推荐服务。[结果/结论]对微博数据进行实证，验证了此方法的有效性。
[期刊] 情报科学
[作者]
史伟
【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微博用户主要的兴趣点。
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