影响力在线预测

对在线社交网络中复杂的网络拓扑关系进行分类挖掘,分析用户可能感知的不同维度的在线群体环境,并提出静态群体环境和动态群体环境的定义和挖掘方法其次,在不同的在线社交群体环境下,从宏观角度量化环境中用户所感知的群体结构特征,并从微观角度建模并模拟用户间的影响机制,提出了基于图注意力网络的融合多维在线群体环境的影响力模型最后,以在线社交网络中用户的转发行为为例,研究多维群体环境影响下的用户行为模式,并在真实数据集上,基于群体影响力模型预测个体转发行为状态,验证模型的合理性和有效性实验结果表明,本文提出的群体影响力模型能够更有效地描

分类号:TP391密级:⑧∥礞单位代码:学号:873博士学位论文DissertationforDoctoralDegree论文题目:在线社会网络中影响力度量和流行度预测问题研究RESEARCH0NINFLUENCE_EASUREMENTANDPOPULARITYPREDlCTl0NINONLINESOCIALNET帅RKS作者培养山东大学博士学位论文目录摘要…。IABSTRACT…ⅡI第1章绪论…l11研究背景…112本文的研究内容及研究意义…413相关研究工作…6131影响力度量…61311基于网络局部结构的

2社交影响力的度量,如何设计和选择既具有一定普适性又能充分发觉社交网络特性的度量方法,是该领域的核心问题之一社交影响力的相关因素包括影响力、同质性、互惠性等因素

浙江在线是国务院新闻办确定的地方重点新闻网站,浙江省省级重点新闻网站和综合性门户网站。网站以 权威媒体、大众网站 为基本定位,内容影响力和经营实力已跃居全国地方网媒前列。2025年10月04日,浙江在线新闻网站纳入 浙报传媒 整体上市,成为国务院新闻办首批十家转企改制新闻网站中第一家成功登陆a股的网络媒体。

在线负面口碑衰减函数回归树影响力预测 基于回归树与衰减函数的在线负面口碑影响力预测 【摘要】:影响力预测是企业在线负面口碑处理的关键环节论文通过综合考虑信息发布者特征和信息内容特征两个维度形成特征空间,采用影响力衰减函数描述负面口碑影响力的多变趋势,提出了一种基于回归树与衰减函数的IMM-RTDF模型来预测在线负面口碑的影响力实验结果表明,考虑信息内容特征有助于提高预测精度,同时发现用不同的衰减函数能更好地描述异质负面口碑影响力的变化趋势,进而能提高模型性能基于此方法的在线负面口碑处理策略为企业进行客户关系管理和资源配置提

[目的/意义]现有新闻用户影响力预测研究大部分是利用微博社交网络中的全局特征进行分析,忽略了社交网络中异构节点的局部特征以及节点本身所包含的属性和文本信息。为融合更丰富的社交网络特征,提升新闻用户影响力预测性能,本文提出一种基于异构网络表示学习的新闻用户影响力预测模型。[方法/过程]文章以新闻评论网络为研究对象,首先构建了评论信息网络、用户关注网络以及用户-评论网络三个基础网络,然后将三个异构网络进行联合学习,使得三个网络中的异构节点在向量空间中的分布近似于其在真实网络中的分布,并采用KL散度来刻画两种分布之间的关系。经过异构网

短期线上拐公式:揭秘短期网络营销策略与技巧,快速提升在线影响力与转化率金融大力士2025-10-04相关标签:网络营销策略短期快速提升在线影响力转化率多渠道推广阅读 117回复 1赞 0极品尾买【牛市宝】1天仅1支创业尾买信号!使用简单●尾盘选股●排序打分●每天公开本帖最后由 飞天云飞 于 2025-10-04 编辑 每天尾盘的

本文以微博为研究对象,提出了基于麦克斯韦-玻尔兹曼分布(Maxwell-Boltzmann Distribution,MBD)的微博用户影响力模型,实现微博意见领袖预测和微博生命周期预测,主要研究内容如下: (1)微博用户影响力模型研究在线社交网络提供了更广阔的信息传播渠道,但舆论事件的发生频率也有所增加

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