[发明专利]一种基于能量优化的微博用户转发行为预测方法在审
| 申请号： | 201610978548.2 | 申请日： | 2016-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN106547901A | 公开（公告）日： | 2017-03-29 |
| 发明（设计）人： | 朱海;王伟;张效尉;陈立勇;任国恒;秦东霞;刘琳琳 | 申请（专利权）人： | 周口师范学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙)61223 | 代理人： | 潘宏伟 |
| 地址： | 466000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于能量优化的微博用户转发行为预测算法，涉及网络技术领域，其中的能量函数融合了用户属性、微博内容等用户转发行为特征以及用户转发行为约束与群体转发先验，因而可以全局性地对用户转发行为进行预测。实验结果表明，本发明的预测方法可以有效解决传统算法中存在的问题，整体上具有较高的性能和预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 能量 优化 用户 转发 行为 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于能量优化的微博用户转发行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据社交网络中用户的信息建立MRF能量优化框架下的能量函数：其中，E(Y)为所述能量函数；Y为转发行为标记集；N为微博社交网络中的用户数量；DT(yi,ui)为用户ui对微博T的的用户转发行为特征度量，yi∈{1,0}表示用户ui可能被分配到的转发行为标记，且yi∈Y；λ1和λ2为权重；N(i)为与用户ui存在直接关注关系用户的序号集合；ψi,j·δ(yi≠yj)为用户转发行为约束项；ψi,j为惩罚量；δ(·)为指示函数，参数为真时取值1，否则取值0；为用户ui对应τ‑ego网络的集合，其中的参数τ用于控制网络τ‑ego网络的尺度，为群体转发先验能量项；采用Graph Cuts算法求解所述能量函数E(Y)，获取转发行为标记集Y的近似最优解，完成用户转发行为的预测。
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