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本文的目录导航:

[标题]探索微博用户转发预测专用证书
[第1章]微博转发预测特征选择介绍
[第2章]用户转发预测特征相关知识介绍
[第3章]用户转发预测的数据预处理
[第4章]转发特征的分析与提取
[第5章]微博用户转发特征选择实验
[第6章]过滤特征子集与包装特征子集的比较
[第7章]微博转发

总结与展望
微博转发预测研究在个性化推荐、舆情管控、商业营销等领域有较强的实用性。微博用户转发预测能够及早发现用户的兴趣倾向,针对性地为其推荐相应的微博账号,有助于帮助用户高效地获取信息,同时使相关微博得到更好的推广。微博用户规模庞大,提前判断与预测用户转发行为,及早发现可能引发大规模爆发的微博,可以通过一定措施抵制不良事件的发生,防止舆论扩大。微博平台提供了企业、个人与目标客户沟通的桥梁,掌握用户转发取向,有助于获取用户的一些潜在消费意愿,为企业进行产品宣传和推广,制定针对性的微博营销策略提供了参考。微博转发预测研究中一个关键的问题是高质量特征的研究,本文所做的工作明确了各种特征和特征组合对微博用户转发行为预测的影响程度,有助于理解各种特征与特征组合在微博用户转发预测中的贡献,筛选出表征用户微博转发的优化组合模式,在提高分类模型预测性能的同时,提高了运行效率。
本文细致分析了用户转发行为的影响因素,从用户特征、作者特征、微博特征、兴趣特征和社交特征多方面汇总了影响用户转发行为的众多特征,并在真实的新浪微博数据集上实现了所有特征的提取。分别使用不同类型的特征训练建立因子分解机预测模型,比较分析了不同类型的特征对模型预测效果的影响。实验结果表明,兴趣特征和微博特征对分类模型预测的贡献最大。对微博特征全集同时实现了基于卡方检验的Filter特征选择和基于递归特征消除的Wrapper特征选择,比较分析了不同特征和特征组合在微博用户转发行为预测上的有效性。实验结果表明,转发相似度特征与用户转发行为的相关性最大,而用户与作者是否共同认证与用户的转发行为没有关系。递归特征消除方法选择的最优特征子集,在测试集上的预测精度达到了89.0%,查准率达到了79.0%,F1度量达到了66.8%,AUC面积为95.0%,预测性能较好,在大幅降低维度的同时,几乎不影响模型预测性能。
本文仍存在一些不足,需要改进的地方还有很多,比如:
(1)因为实验数据集的限制,本文提取的特征还不够全面,实验数据集中不含图片和视频信息,而图片和视频形象生动,很可能是吸引用户和影响用户转发行为的重要因素。今后将获取更完整的数据,重点研究这些特征对用户转发预测的影响。
(2)本文将提取的特征划分为五种类型的五组特征,分析了每一组特征对分类模型预测的影响,但在对特征分组的过程中没有非常严格的判断标准,会对分组预测的解释性产生一定影响。今后将尝试结合应用场景,探索更好的分组类型并将特征准确分组。
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