一种基于强弱关系的社交网络用户行为预测方法

摘要

本发明提供一种基于强弱关系的社交网络用户行为预测方法，属于社交网络研究技术领域。该方法输入数据为社交网络用户数据，包括用户的个人信息、用户发表的状态信息、用户点赞和评论等交互信息，输出为用户的行为，具体为每个状态的概率和外界影响及状态到行为的概率。该方法通过社交网络强弱关系度量和构建引入外变量的连续时间隐马尔可夫模型来最终完成用户行为的输出。该方法构建考虑用户属性、用户间交互统计、言语交互以及图像媒体等深层的心理学因素和语义信息的综合强弱关系模型框架，改进以往基于简单数据统计的关系强弱度量方法。