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公开(公告)号：CN104281882B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201410472689.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供了基于用户特征的预测社交网络信息流行度的方法，该方法包括：获取社交网络中的用户数据和信息数据；从用户数据中提取部分用户属性特征及用户行为特征；根据用户属性特征和用户行为特征将用户数据进行分类；根据信息数据及用户的类别，得到信息数据对应的用户传播特征；根据用户传播特征得到社交网络信息流行度预测模型，采用预测模型对信息流行度进行预测。本发明提供的基于用户特征的预测社交网络信息流行度的系统，包括获取模块、特征提取模块、分类模块、处理模块、预测模型模块及预测模型。本发明结合用户行为特征的特点，更加准确地预测社交网络的信息传播，解决热点发现滞后、信息推送以及网络舆情监测实时性难以保证的问题。
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公开(公告)号：CN104008150A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410213602.5
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F17/3089 , G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种对社交网络信息传播趋势预测的方法及系统，包括获取社交网络中的信息数据和用户数据，利用用户数据计算出用户类别分布向量；对信息数据进行归一化处理；利用移动平均方法对归一化的信息数据进行平滑处理，结合Diffusion-Info用户类别分布向量计算出信息传播趋势的预测点，绘制信息传播趋势线；将通过K-SC算法得到的若干基本信息传播曲线与信息传播趋势线拟合，获取信息传播趋势预测线的后续趋势线；本发明能够尽早的对信息传播能力进行估计，减少了传统方法的滞后性，对信息及时推送和社交网络的舆情及时控制提供了帮助；同时本发明的系统在运行时内存代价低，拥有很高的效率，拥有独立性和可移植性。
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公开(公告)号：CN104281882A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410472689.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06Q50/01 , G06F16/958
Abstract: 本发明提供了基于用户特征的预测社交网络信息流行度的方法，该方法包括：获取社交网络中的用户数据和信息数据；从用户数据中提取部分用户属性特征及用户行为特征；根据用户属性特征和用户行为特征将用户数据进行分类；根据信息数据及用户的类别，得到信息数据对应的用户传播特征；根据用户传播特征得到社交网络信息流行度预测模型，采用预测模型对信息流行度进行预测。本发明提供的基于用户特征的预测社交网络信息流行度的系统，包括获取模块、特征提取模块、分类模块、处理模块、预测模型模块及预测模型。本发明结合用户行为特征的特点，更加准确地预测社交网络的信息传播，解决热点发现滞后、信息推送以及网络舆情监测实时性难以保证的问题。
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公开(公告)号：CN104008150B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410213602.5
申请日：2014-05-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种对社交网络信息传播趋势预测的方法及系统，包括获取社交网络中的信息数据和用户数据，利用用户数据计算出用户类别分布向量；对信息数据进行归一化处理；利用移动平均方法对归一化的信息数据进行平滑处理，结合Diffusion‑Info用户类别分布向量计算出信息传播趋势的预测点，绘制信息传播趋势线；将通过K‑SC算法得到的若干基本信息传播曲线与信息传播趋势线拟合，获取信息传播趋势预测线的后续趋势线；本发明能够尽早的对信息传播能力进行估计，减少了传统方法的滞后性，对信息及时推送和社交网络的舆情及时控制提供了帮助；同时本发明的系统在运行时内存代价低，拥有很高的效率，拥有独立性和可移植性。
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