融合用户行为与博文内容的微博用户影响力预测

随着微博等社交网络平台的兴起,民众参与线上生活、从中获取信息并相互交流的现象愈加普遍,分析社会网络中用户影响力等热点问题引起越来越广泛的关注.基于新浪微博提供的大规模数据集,利用用户所发微博产生的影响效果对用户影响力进行度量,将用户发微博时间、用户微博的转发、评论、点赞等交互行为与博文的内容相结合,分类提取特征,结合回归分析,预测用户影响力,并使用多视角堆模型融合方法改进预测精度.实验结果表明,提取用户行为与博文内容特征的方法可以有效预测用户影响力的变化,且随着特征数的增多、多视角堆模型融合方法的加入,预测准确度得到提升.