在线社会网络用户的信息分享行为预测研究  

Information sharing behavior prediction of online social network users

作　　者：刘臣[1] 田占伟[2] 于晶[3] 单伟[4] 

机构地区：[1]上海理工大学管理学院,上海200093 [2]哈尔滨工业大学管理学院,哈尔滨150001 [3]华东师范大学政治学系,上海200241 [4]北京航空航天大学经济管理学院,北京100191

出　　处：《计算机应用研究》2013年第4期1017-1020,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家教育部人文社会科学研究基金资助项目(12YJCZH126;11YJC860057);国家自然科学基金资助项目(70901023)

摘　　要：在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法。基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法。运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测。以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果。Information transmission paths in online social networks（OSN） contain users＇ preferences as information content and source.This paper proposed a method based on the information paths to predict the information sharing behavior of OSN users.Firstly studied the transform method of the information transform process to information transform paths based on information filtrate ability of these paths.Then,used an association rules based classification algorithm to predict the information sharing behavior of users.It used an empirical research of Sina Weibo to test the prediction method.Results show that it works well when predict the information sharing behavior of active uses on OSNs.

关 键 词：在线社会网络 信息分享行为 预测 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]