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流行度演化分析与预测综述  
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【英文篇名】 Survey on Popularity Evolution Analysis and Prediction
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【作者】 胡颖; 胡长军; 傅树深; 黄建一;
【英文作者】 HU Ying; HU Changjun; FU Shushen; HUANG Jianyi; Department of Computer and Communication Engineering; University of Science and Technology Beijing;
【作者单位】 北京科技大学计算机与通信工程学院;
【文献出处】 电子与信息学报 , Journal of Electronics & Information Technology, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 社交网络; 流行度演化; 预测; 信息传播; 网络信息;
【英文关键词】 Social network; Popularity evolution; Prediction; Information diffusion; Online information;
【摘要】 社交网络每天以爆发式的增长速率产生着大量信息,但是人们对海量信息的关注程度有限。人们关注哪些信息、对信息的关注程度如何随时间变化,即为信息的流行度演化问题。流行度演化反映了人们的关注点和信息的流动与传播。建模与预测网络信息的流行度演化有助于信息传播和人类行为的研究、辅助舆情监控、并带来极大的应用和商业价值。近几年,研究人员在该方面取得了丰硕的研究成果,但尚缺乏对这些成果进行梳理、总结的综述。该文系统地回顾网络信息流行度演化的主要工作,对分析与预测方法、模型、发展脉络进行梳理。首先从定性和定量方面阐述了流行度演化的特点;介绍如何量化影响流行度演化的众多因素,并对它们进行分类、总结;然后将已有的建模和预测方法归纳为3类:基于早期流行度、基于影响因素、基于级联传播,从原理、典型成果、特点比较、适用范围等方面对这3类方法进行评述;最后根据目前模型和方法的特点以及现实需求,指出了未来流行度演化的研究方向。
【英文摘要】 Online social network is generating information at an explosive rate. Information competes with each other for people's limite attention. How people's attention to information evolves over time is referred to as the problem of popularity evolution. Popularity evolution reflects what people focus on and how information flow and diffuse. Popularity evolution prediction of online information helps the studies of information diffusion and human behaviors, assists public opinion monitoring, and brings high appli...
【基金】 国家973规划项目(2013CB329601)~~
【更新日期】 2017-04-25
【分类号】 TP393.09
【正文快照】 因为在线社交网络的迅速普及,每时每刻都有大量的网络信息(online information),如视频、微博、图片等,被生产出来并得以传播。人们每天面临着海量信息,而人们的注意力又是有限的,研究表明[1,2],大部分信息都未获得关注度,仅有少量信息受到人们的关注。那么,哪些信息会受到关注

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