結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和話題相關(guān)性的話題流行度預(yù)測.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，社會網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們獲取和共享信息的重要平臺。用戶在社會網(wǎng)絡(luò)中生成的文檔是與時俱進的，用戶感興趣的話題也是隨時間演化的。話題一直都是社會網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域里的一個重要研究方向。傳統(tǒng)的話題流行度大多是針對顯性的話題，很難解釋話題的傳播和演化的宏觀過程。論文研究的是利用話題模型從文檔集合中獲得的隱式話題，因此論文中研究的對象是文本豐富的社會網(wǎng)絡(luò)，比如微博。
　　為了定量地衡量話題的流行度，在論文中定義了話題流行度的度量。利

2、用動態(tài)話題模型（DTM）獲得了社會網(wǎng)絡(luò)中每個用戶的各個時間片上的話題分布，在此基礎(chǔ)上建立一個因子圖模型來預(yù)測用戶將來可能的話題分布，進而算出話題的流行度。該模型綜合考慮了用戶興趣，鄰居影響，話題自相關(guān)，交叉話題相關(guān)這四種因素。具體的講，用戶在t時刻對某個話題的興趣度受到過去用戶本身興趣度的影響，也會受到用戶鄰居節(jié)點的影響。話題的相關(guān)性同樣會影響用戶對某個話題的興趣度。該模型采用迭代置信傳播算法來計算模型歸一化因子，利用梯度下降法來估計模