[发明专利]一种基于量化社会影响力的社交网络用户行为预测方法

摘要

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。

主权项

一种基于量化社会影响力的社交网络用户行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)爬取种子用户所关注的用户信息以及种子用户所关注的用户所关注的用户信息，得到n个用户的用户信息，并爬取n个用户中的每个用户在时刻t之前发布的N条文本，对爬取的所有文本进行预处理；(2)根据用户之间的关注关系以目标用户vi为核心构建网络图，其中，网络图中的节点表示用户，网络图中的有向边表示该有向边对应的两用户之间存在关注关系，有向边的指向由关注用户指向被关注用户，网络图中的有向边对应的权重表示该有向边对应的关注用户对被关注用户发表文本的转发概率；(3)将经过预处理后的n个用户中的每个用户发布的N条文本聚集成一个目标文本，得到n个目标文本，对每个目标文本中的主题信息进行抽取，得到每个用户的兴趣向量表示目标用户vi在时刻t之前的原始兴趣；(4)从网络图中的目标节点出发，沿着网络图中的边随机游走，以第一概率随机选择与目标节点相邻的边，沿着该边移动到下一个节点，或以第二概率直接回到目标节点，以下一个节点或目标节点为出发点重复随机游走过程，直至网络图中每个节点的概率值到达稳定状态，得到目标节点到网络图中其它节点的稳定概率分布，该稳定概率分布即为与目标用户vi有社会关系的其它用户对目标用户vi的影响力F；(5)由目标用户vi在时刻t之前的原始兴趣以及目标用户vi所受到的其他用户的影响力F得到目标用户vi的目标兴趣向量；(6)根据目标兴趣向量对目标用户vi在时刻t的转推行为进行预测，判断用户是否会在时刻t之前转发目标文本。