用户分组在推文行为建模中的应用
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更新于2024-07-15
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“Incorporating User Grouping into Retweeting Behavior Modeling - Jinhai Zhu, Shuai Ma, Hui Zhang, Chunming Hu, Xiong Li”
这篇研究论文探讨了在社交媒体平台如Twitter上,如何更有效地模型化用户的转发行为。传统的做法是将所有用户视为一个整体,使用单一模型来预测其转发行为,但这往往无法准确捕捉到用户群体的多样性。另一方面,为每个用户单独建立模型则过于复杂,不切实际。
论文提出了一个新的解决方案——GruBa(Group-based Retweeting Behavior Modeling)。该系统由三个关键组件构成:用户特征提取、用户聚类和基于群体的模型构建。首先,系统通过分析用户的行为数据来提取用户特征,这些特征可能包括用户的长期兴趣和短期兴趣,以及显性兴趣和隐性兴趣。长期兴趣可能反映用户的一般偏好,而短期兴趣可能与当前热点或趋势相关。显性兴趣可以直接从用户公开的喜好和活动推断,而隐性兴趣可能需要更深入的数据挖掘和分析。
用户聚类是GruBa的第二个关键步骤,它通过算法将用户分组到具有相似转发行为模式的群体中。这种分组有助于发现和理解用户群体的共同行为规律,从而减少模型的复杂性并提高预测准确性。
最后,GruBa对每个用户群体建立独立的模型,以适应不同群体的独特行为模式。这种方法允许模型更精确地捕捉到特定群体的转发行为特征,比如某些群体可能更容易转发特定类型的信息,或者在特定时间窗口内更活跃。
论文通过使用真实世界的社交媒体数据集对GruBa进行了评估,以证明其性能和有效性。这种方法对于社交媒体分析、信息传播研究以及精准的推荐系统设计都有重要的应用价值。通过理解和模拟用户的转发行为,可以更好地理解信息在网络中的传播路径,帮助企业、组织和个人更有效地传播信息,同时也可以帮助平台提升用户体验,提供更加个性化的内容推荐。
2021-02-07 上传
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