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公开(公告)号：CN106503858A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610958907.8
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法，包括：确定以社交网络中的每名用户的影响力和易感性为参数的损失函数；收集各名用户以往进行消息转发的样本；根据所述样本和所述损失函数，搜索确定所述各名用户的影响力和易感性。本发明通过根据信息传播过程的不对称性来建立模型，从而提高模型的预测性能，并且可以区分预测用户列表不同位置用户对的重要性差别。
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公开(公告)号：CN107566249B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710727462.7
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法，包括：1)获得所述社交网络中的历史数据，所述历史数据包括不同用户对同一条消息进行发布、转发的次序；2)根据所述历史数据，求解使得损失函数取值最小时各名用户的影响力和易感性；其中，所述影响力用于描述该名用户发布的消息被转发的概率，所述易感性用于描述该名用户受到发布消息的源发用户的影响而对所述消息进行转发的概率，所述损失函数是发布消息的源发用户的影响力、除所述源发用户之外的其他用户的易感性的函数；以及其中，所述用户的影响力和易感性作为所述用于预测社交网络用户转发消息的模型的参数。
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公开(公告)号：CN107566249A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710727462.7
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种训练用于预测社交网络用户转发消息的模型的方法，包括：1)获得所述社交网络中的历史数据，所述历史数据包括不同用户对同一条消息进行发布、转发的次序；2)根据所述历史数据，求解使得损失函数取值最小时各名用户的影响力和易感性；其中，所述影响力用于描述该名用户发布的消息被转发的概率，所述易感性用于描述该名用户受到发布消息的源发用户的影响而对所述消息进行转发的概率，所述损失函数是发布消息的源发用户的影响力、除所述源发用户之外的其他用户的易感性的函数；以及其中，所述用户的影响力和易感性作为所述用于预测社交网络用户转发消息的模型的参数。
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