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题名事件驱动的在线社交群体演化行为预测
被引量:2
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作者
孙越恒
刘晓彤
王文俊
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机构
天津大学计算机科学与技术学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2019年第6期110-117,共8页
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基金
教育部人文社会科学项目“基于在线网络和媒体的社会实体公信力评价体系研究“(编号:13YJC870023)
国家社会科学基金项目“我国地方政府公信力的网络媒体评价机制研究”(编号:15BTQ056)研究成果之一
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文摘
[目的/意义]研究在线社交群体的行为规律,预测群体行为演化趋势,是当前社会计算领域一个重要研究问题。这对于事件传播动向掌控、用户群体异常行为检测、公共事件舆论场管控等有重要意义。[方法/过程]面向在线社交群体,以复杂网络理论为基础,构建融合多维特征的社交群体行为模式分析框架,挖掘网络的社团动态演化模式,对比分析事件驱动下社交群体的行为规律,进行社团演化行为预测。[结果/结论]在合成和真实网络中的大量实验结果表明,社团演化行为预测模型具有较高的精度与较强的鲁棒性;在微博网络中,不同类型事件驱动的群体演化行为特性具有明显差异,其中突发事件驱动的在线社交群体演化行为具有更高的可预测性。
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关键词
在线社交群体
行为模式
动态社团
演化预测
事件驱动
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Keywords
online social groups
behavior pattern
dynamic community
evolution prediction
event-driven
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分类号
G354.4
[文化科学—情报学]
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