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基于多度量融合的微博转发行为预测方法
文献摘要：
文章提出了一种基于多度量融合的微博转发行为预测方法(MRBP-MMF),该方法提取用户微博特征,设计了转发行为习惯度、历史微博认同度、微博内容相似度和转发行为相似度计算方法,并综合多种度量标准预测用户转发行为.在实际微博数据集上实验发现,MRBP-MMF方法对用户转发行为的预测灵敏度比融合前平均高出12％,分别 比预测模型 3:基于情感主题模型(The Third Prediction Model-Emotion topic based Model,PM3)和多异质扩散关系网络转发行为(Retweeting Behavior on Multiple Heterogeneous Diffusion Relation Networks,RBMH-DRN)平均高出4％和0.7％,在训练数据较少的情况下,MRBP-MMF方法更具优越性.实验结果表明,MRBP-MMF方法预测灵敏度高于基于微博正文或用户情感的转发行为预测方法.
文献关键词：
微博;社交网络;内容相似度;转发行为预测
中图分类号：
作者姓名：
张中军;张少辉;张文娟
作者机构：
周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口 466001;农产品质量安全追溯技术河南省工程实验室,河南周口 466001;郑州大学 信息工程学院,河南 郑州450000
文献出处：
引用格式：
[1]张中军;张少辉;张文娟-.基于多度量融合的微博转发行为预测方法)[J].山西大学学报（自然科学版）,2022(02):294-301
A类：
转发行为预测,MRBP,Retweeting,RBMH
B类：
多度,微博转发,行为预测方法,MMF,取用,行为习惯,认同度,内容相似度,相似度计算,度量标准,微博数据,情感主题,主题模型,Third,Prediction,Model,Emotion,topic,PM3,关系网络,Behavior,Multiple,Heterogeneous,Diffusion,Relation,Networks,DRN,训练数据,灵敏度高,正文,用户情感,社交网络
AB值：
0.294283
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