微博中基于用户偏好的信息传播研究
对用户行为的分析是Web 社会网络分析中的重要课题之一，包括对用户个体和群体的行为和偏好进行建模。为预测Web 社会网络中的信息传播趋势，以微博为平台，基于对用户历史行为信息的统计分析，抽取出影响用户决策的因素，从而挖掘出用户潜在的偏好。利用CP-nets 偏好表达工具建立了用户偏好模型，选取最佳特征项组合，为用户进行转发决策进行度量。
社会网络分析 偏好建模 微博 决策
王金辉 贺利坚 张伟 童向荣
烟台大学计算机科学与技术学院智能信息处理实验室 山东烟台264005
国内会议
长春
中文
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2012-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）