新浪微博网信息传播分析与预测
文中以新浪微博为研究对象，以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的，并对传播行为进行预测。在获取大量新浪微博在线数据的基础上，对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析，挖掘各种影响因素特征并进行建模。提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征，使用机器学习的分类方法，对给定微博的用户转发行为进行预测。基于微博网关注关系拓扑，利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测，为预测微博的影响范围提供依据。文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响，并验证了传播预测的有效性。
微博、转发、信息传播、预测、社交网络、社会计算
TP393(计算技术、计算机技术)
国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金2010CB328104;国家自然科学基金61272531，61202449，61272054，61370207，61370208，61300024，61320106007;国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金2013AA013503;高等学校博士点学科专项科研基金2011009213002;江苏省网络与信息安全重点实验室项目BM2003201;计算机网络和信息集成教育部重点实验室东南大学项目93K-9
2014-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
779-790
