基于相似消息的流行度预测方法

摘要

社交网络中消息的流行度预测问题在很多应用领域都有着重要意义.传统的流行度预测方法包括基于特征的方法和基于点过程的方法.基于点过程的方法无法利用历史消息的信息,而基于特征的方法则使用一个统一的模型来对所有的消息进行预测,没有考虑消息的特异性.因此,该文提出了一种基于相似消息的流行度预测方法.对于待预测微博,我们从历史消息选取出与之最相似的前K条消息来进行预测.在计算消息相似度时,我们借助了文档建模领域的LDA模型来学习消息的表示.在数据集上的实验结果表明,该方法可以有效发现在传播模式上与待预测消息相似的历史消息,并在流行度预测任务上取得了比对比模型更好的预测效果.