异质信息网络嵌入视角下公安微博传播预测研究

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》

孙冉 安璐

摘要： [目的/意义] 预测用户是否转发、评论通缉微博，研究及评估影响通缉微博传播的重要特征，有助于公安微博提升其运营绩效，增强警民之间的沟通和合作。[方法/过程] 针对通缉微博的特点，在抽取通缉微博的用户特征、时间特征、微博文本结构特征的基础上，提取通缉微博中的案件特征，包含案件地点关键字、时间关键字、通缉令等级、有无悬赏等，利用xgboost算法计算不同特征在转发、评论预测中的重要性，并结合传播网络特征和节点属性，构建基于特征属性异质信息网络嵌入的公安微博传播预测模型，并对模型进行训练和评估。[结果/结论] 预测模型在转发、评论数据集上的AUC值分别达到0.737和0.799。由于该模型融合了网络结构特征和不同节点属性，更贴近现实的异质信息网络，相比传统的链接预测模型精确度更高。另外，特征重要性实验结果表明，所提出的案件关键字特征在影响微博转发、评论预测的所有特征中重要性最高。

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