微博网络中用户主题兴趣相关性及主题信息扩散研究

摘要：

运用Twitter-LDA主题模型对新浪微博数据进行了主题分析,基于用户主题兴趣相关性的研究表明用户间的主题兴趣具有三度相关性,同一主题兴趣下三度以内粉丝的发文数随用户发文数增加而波动式增加,各度粉丝与用户主题兴趣的相似度随粉丝度数的增加而下降.通过分析比较不同主题类别微博的扩散差异,发现生活情感类的信息最受用户欢迎,不同主题类别微博被转发的概率存在显著差异,平均转发数相差可达10倍,微博信息扩散树中各类主题在微博信息扩散深度、扩散时间间隔和用户的扩散能力方面都表现出不同的特征.

关键词：信息扩散、微博网络、主题分析、用户行为

所属期刊栏目：46

分类号：N949(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金61473119, 61104139;中央高校基本科研业务费WN1524301

在线出版日期：2017-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：458-468