楼主: 人工智能-AI
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社会网络下的基于主题概率的影响从众性模型和分析 [推广有奖]

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摘要:在社会网络中,量化分析用户影响力及用户之间的影响关系已经变得越来越有必要,对精度的要求也越来越高.网络模型构建的好坏,模型预测用户行为的好坏对商业营销、社会影响最大化等应用都有着至关重要的意义.如何从不同方面量化社会影响力?如何量化不同方面下的用户之间的影响力强弱?如何在社会网络中构造这样一个模型?为了解决这些问题,提出一个基于主题概率的从众性模型(Topical Conformity Model,简称TCM),模型从主题层对社会网络进行建模,考虑不同主题概率下的用户影响力以及用户之间的影响关系.将该模型应用在学术网络中的用户关键词预测上,并与前人的方法进行实验对比,各项预测指标都有一定的提升,其中AUC值提高了4.3%,验证了本文提出的模型对于用户行为预测的有效性.此外,本文的工作还解决了如下两个问题:1、寻找某个主题下最可能选择某行为的用户;2、寻找某个用户选择某个行为受影响最大的主题.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95659X/201702/671176661.html

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关键词:社会网络 社会网 topical model topic 社会网络 影响从众性 主题概率 机器学习

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