基于张量分解的用户社会影响力分析方法研究

"基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析" 本文提出了一种基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法，旨在解决传统社会影响力分析方法未能充分考虑观点和话题信息等问题。该方法首先将社交媒介用户相互评论关系自然地表示成三阶张量，然后通过拉普拉斯话题约束矩阵控制张量分解过程，最后根据分解得到的潜在因子度量用户观点社会影响力。 该方法的优点是能有效地从受限张量分解结果中检索出给定话题下用户的社会影响力，同时保持其社会影响力的极性分布。实验结果表明，该方法的性能优于OOLAM和TwitterRank等基准算法。 在社会影响力分析中，观点和话题信息是非常重要的因素。传统的社会影响力分析方法通常忽视了这些信息，从而导致分析结果不准确。基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法可以有效地解决这个问题。 在张量分析中，受限非负张量分解是一种常用的方法。该方法可以将高维数据降低到低维空间，使得数据更加易于分析。但是，传统的张量分解方法不能够考虑观点和话题信息的影响。基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法可以解决这个问题。 拉普拉斯话题约束矩阵是该方法的关键组件。该矩阵可以控制张量分解过程，使得分解结果更加准确。实验结果表明，该方法的性能优于OOLAM和TwitterRank等基准算法。 基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法是一种有效的方法，可以解决传统社会影响力分析方法的不足之处。该方法可以广泛应用于社交媒介分析、用户行为分析等领域。 关键词：社会影响力、话题、观点、张量分析。 知识点： 1. 社会影响力分析的重要性 社会影响力分析是社交媒介分析的重要组成部分。它可以帮助我们了解用户的行为和偏好，从而对社交媒介的发展和营销策略产生影响。 2. 传统社会影响力分析方法的不足之处 传统社会影响力分析方法通常忽视了观点和话题信息的影响，从而导致分析结果不准确。 3. 基于受限非负张量分解的用户社会影响力分析方法 该方法可以解决传统社会影响力分析方法的不足之处，能够有效地从受限张量分解结果中检索出给定话题下用户的社会影响力，同时保持其社会影响力的极性分布。 4. 拉普拉斯话题约束矩阵的作用 该矩阵可以控制张量分解过程，使得分解结果更加准确。 5. 张量分析在社交媒介分析中的应用 张量分析可以将高维数据降低到低维空间，使得数据更加易于分析。在社交媒介分析中，张量分析可以应用于用户行为分析、社交网络分析等领域。 6. 社会影响力的极性分布 社会影响力的极性分布是社交媒介分析的重要组成部分。该分布可以反映用户的观点和偏好，从而对社交媒介的发展和营销策略产生影响。