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仇学明

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：南华大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：湖南省哲学社会科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇用户
  • 1篇用户特征
  • 1篇转发

机构

  • 1篇南华大学

作者

  • 1篇陈磊
  • 1篇肖基毅
  • 1篇仇学明

传媒

  • 1篇南华大学学报...

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于用户特征的微博转发预测研究被引量：2
2016年
研究微博用户转发行为,预测微博转发概率,确定影响微博转发概率的因素,在热点挖掘、产品营销、舆情监控、谣言控制等方面有重要的现实意义.本文介绍了影响微博转发的用户特征,其中比较典型的有用户影响力、粉丝平均标签数、粉丝活跃度等特征.通过粉丝数-关注数算法、用户标签数算法、粉丝活跃度算法等分析了它们与微博转发之间的关联关系,并确定各个属性的阈值,这些阈值对微博转发预测起到了至关重要的作用.
仇学明肖基毅陈磊
关键词：用户特征转发
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