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山东大学学报（理学版） ›› 2014, Vol. 49 ›› Issue (11): 31-36.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.3.2014.305

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微博转发者的个性化排序

匡冲, 刘知远, 孙茂松   

  1. 智能技术与系统国家重点实验室; 清华信息科学与技术国家实验室(筹); 清华大学计算机系, 北京 100084
  • 收稿日期:2014-08-28 修回日期:2014-10-24 出版日期:2014-11-20 发布日期:2014-11-25
  • 作者简介:匡冲(1989- ),男,硕士研究生,研究方向为自然语言处理和社会计算. E-mail:kuangchong07@gmail.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61170196,61202140)

Personalized ranking of Micro-blogging forwarders

KUANG Chong, LIU Zhi-yuan, SUN Mao-song   

  1. State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems; Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology; Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China
  • Received:2014-08-28 Revised:2014-10-24 Online:2014-11-20 Published:2014-11-25

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2470

摘要： 转发行为是微博平台上信息传播的主要形式.目前已有的工作大多数聚焦在转发行为的分析和预测.针对给定的一条微博时如何找到其转发者这个问题并没有得到很好的解决.结合贝叶斯个性化排序优化标准(BPR-OPT)和分解机(FM),提出了一种通用的方法用于对微博转发者进行预测,并进一步对影响用户成为转发者的特征因素进行了细致分析,然后根据这些特征,在大规模真实数据集上对微博转发者进行了预测.实验证明该方法能够明显提高预测效果,同时也验证了基于pair-wise和特征相关的方法能更有效解决微博转发者预测问题.

关键词: 微博, 转发, 个性化排序

Abstract: The repost action is the main way for information spreading in Micro-blogging platform. Nowadays, many works have been done focusing on the repost behaviors' analysis and prediction. However, the problem about how to find the users who are the most likely to repost a given Micro-blog remains unsolved. In this paper, a general predictor, which combines Bayesian Personalized Ranking optimization criterion with Factorization Machines was presented to predict the reposter of a microblog. Furthermore, factors which affect a user to be a reposter were analyzed in details. With these facts, prediction of the reposters over large-scale real datasets was conducted. The experiment proves that this method can improve the effect of the prediction obviously. Meanwhile, method based on pair-wise and feature-related can solve the prediction problem more efficiently.

Key words: Micro-blog, personalized ranking, repost

中图分类号: 

  • TP391
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