基于情绪和兴趣的用户访问行为预测

摘要：

微博用户行为预测旨在研究用户的行为习惯,本文主要从用户属性、用户兴趣和用户情绪三个方面,对影响微博用户行为的因素进行研究分析,提取影响用户行为的特征,训练预测模型.实验中还将情感和兴趣特征在预测模型中的作用进行了对比,结果显示预测模型在转发行为预测的平均准确率能够达到82.56％,在评论行为预测的平均准确率能够达到84.59％,在点赞行为预测的平均准确率能够达到79.35％,表明了用户兴趣和情感特征对于微博用户行为预测结果提升中的有效性.

关键词：用户行为、微博、情感分析、兴趣、预测

所属期刊栏目：27

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金61402008;安徽省高校自然科学研究重大项目KJ2014ZD05;安徽省高校优秀青年人才支持计划;安徽省科技重大专项16030901060

在线出版日期：2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：28-34