公开(公告)号：CN107341571B

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201710497921.7

申请日：2017-06-27

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  熊小庆 ,  李玉华 ,  辜希武 ,  杨琪 ,  王号召 ,  张镇 ,  占旭宽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06F16/901 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于量化社会影响力的社交网络用户行为预测方法，该方法包括数据爬取、数据预处理、构建网络图、用户兴趣提取、用户间影响力量化、预测建模、模型训练评估。主要用于在大规模社交网络中实现对用户行为，例如社交网络如Twitter上的转推行为进行预测。同现有技术相比，本发明首先考虑量化社交网络中用户间的社会影响力，并将该量化的影响力引入到预测模型中来，使得预测模型能够充分考量一个给定用户周围的其他用户对该用户行为的影响，并且本发明从用户兴趣这一角度出发来进行用户行为的预测，通过量化的社会影响力来计算用户的兴趣，并最终由用户兴趣来推测用户的行为，具有更高的准确度。

公开(公告)号：CN107341571A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710497921.7

申请日：2017-06-27

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李瑞轩 ,  熊小庆 ,  李玉华 ,  辜希武 ,  杨琪 ,  王号召 ,  张镇 ,  占旭宽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于量化社会影响力的社交网络用户行为预测方法，该方法包括数据爬取、数据预处理、构建网络图、用户兴趣提取、用户间影响力量化、预测建模、模型训练评估。主要用于在大规模社交网络中实现对用户行为，例如社交网络如Twitter上的转推行为进行预测。同现有技术相比，本发明首先考虑量化社交网络中用户间的社会影响力，并将该量化的影响力引入到预测模型中来，使得预测模型能够充分考量一个给定用户周围的其他用户对该用户行为的影响，并且本发明从用户兴趣这一角度出发来进行用户行为的预测，通过量化的社会影响力来计算用户的兴趣，并最终由用户兴趣来推测用户的行为，具有更高的准确度。