路荣
- 作品数：3 被引量：140H指数：3
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 微博客中转发行为的预测研究被引量：70
- 2012年
- 在微博客中,转发对信息的传播有着至关重要的影响,各种各样的信息正是通过转发得以在微博客上广泛且迅速的传播。另外在很多领域中,例如,市场营销、政治选举和热点提取等,也都需要深入探讨转发的各种特性。该文中,我们以Twitter为例,通过预测一条tweet是否会被转发,研究微博客中的转发行为。为解决这个问题,我们使用机器学习中的分类算法,并通过对微博上不同特征的重要性进行分析,提出了基于特征加权的预测模型。实验表明,我们的特征加权模型很好的解决了微博客中的转发预测问题,大约86%的微博能被成功预测。
- 张旸路荣杨青
- 关键词：转发
- 基于隐主题分析和文本聚类的微博客中新闻话题的发现被引量：67
- 2012年
- 提出一种在大规模微博客短文本数据集上发现新闻话题的方法.利用隐主题分析技术,解决短文本相似度度量的问题.在每个时间窗口内,根据新闻的特点选取出最有可能谈论新闻事件的微博客文本,然后用两层的K均值和层次聚类的混合聚类方法,对这个时间窗口内的那些最有可能谈论新闻事件的微博文本进行聚类,从而检测出新闻话题.此方法能较好地解决微博客短文本的数据稀疏性及数据量巨大的问题.实验证明该算法的有效性.
- 路荣项亮刘明荣杨青
- 关键词：混合聚类
- 社交网络中新闻趋势的预测分析被引量：4
- 2012年
- 新闻在社交网络平台中的发展趋势,可以用其在该网络中出现的频率的移动平均值来跟踪。该文利用两条不同时间周期的移动平均值来分别跟踪新闻的相对短期趋势和相对长期趋势,并定义这两种趋势的差值为该新闻趋势发展的趋势动量。当趋势动量值为正,该新闻将有更加热门的可能,反之,则表明该新闻的关注度正在降低。而该趋势动量值本身的大小变化,也同样能为新闻趋势的变化提供预测。实验证明,该文的方法简单有效,能很好地对社交网络中新闻未来可能发展趋势做出即时、准确的预测。
- 路荣张旸杨青
- 关键词：社交网络
