507 浏览摘要：在线社交网络技术发展迅速，为探究在线社交网络信息传播机制及规律，以动力学为基础进行建模分析，并联合应用数据挖掘技术。在建模分析中，创建兴趣加权的随机森林模型，对用户信息转发行为进行准确预测，并确定不同用户属性对信息转发行为的重要作用。
关键词： 在线社交网络;信息传播;
文章目录
1 分类预测模型
2 预测结果评估方法
2.1 召回率和精确度
2.2 受试者工作特征曲线
3 转发预测模型设计
4 在线社交网络信息转发预测结果分析
4.1 模型预测分析
4.2 不同用户属性的转发预测性能
5 总结
[1]浅析网络信息传播中的舆论对冲现象——以新冠肺炎疫情信息传播为例[J]. 张晓慧,魏超. 科技传播. 2021(15)
[2]基于文献计量的社交网络信息传播机制的研究[J]. 王辉,彭梦瑶,蒲秋梅,刘晓凤,李叔恒. 中央民族大学学报(自然科学版). 2020(02)
[3]在线社交网络信息传播机制与动力学研究综述[J]. 张子柯. 情报学报. 2017(04)
[4]网络信息传播的博弈机制——基于新冠疫情中政府与公众网络信息传播的讨论[J]. 焦思琪. 山东工商学院学报. 2020(06)
[5]网络信息传播中群体心理演化建模与仿真[J]. 李兴兵. 网络安全技术与应用. 2020(03)
[6]网络信息传播中的冲突及破解[J]. 焦丽萍. 青年记者. 2018(02)
[7]网络信息传播管理研究[J]. 曹越. 中国新通信. 2018(02)
[8]商业变现冲动与网络信息传播异化[J]. 张玉洪. 青年记者. 2018(07)
[9]如何加强网络信息传播主体的社会责任[J]. 郭鹏. 青年记者. 2018(11)
[10]简论互联网主要作用及推进创新、强化管理的重要性[J]. 李咏达. 电视指南. 2017(16)
