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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Popularity Prediction of Tianya BBS Posts Based on User Behavior

verfasst von : Ge Li, Yue Hu, Yanyu Yu

Erschienen in: Applications and Techniques in Information Security

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Predicting the popularity of online social networks information is an important task for studying the principle of the information diffusion. We here propose a popularity prediction model based on user behavior and historical information given by early popularity. Our approach is validated on datasets consisting of posts on Tianya BBS. Our experimental results show that the prediction accuracy is significantly improved with existing methods. We also analyze the influence of the temporal waveform of information diffusion for the linear prediction model.

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Metadaten
Titel
Popularity Prediction of Tianya BBS Posts Based on User Behavior
verfasst von
Ge Li
Yue Hu
Yanyu Yu
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-45670-5_4