技术总结
本发明请求保护一种热点话题下动态预测用户行为的系统及方法，属于社交网络分析领域。基于社交网络中用户间的关系网及用户的过往行为，根据用户参与话题的时间将用户分为热点用户和备选用户，通过时间离散化和时间切片的方法，将话题的时效性特征融入到其中，并且，针对热点话题在生命周期各阶段的数据不均匀和数据稀疏问题，构建了基于张量分解的预测模型。同时，为了体现话题发展的动态形式，在对话题进行时间切片后引入了增量张量分解模型对用户行为进行预测，使其动态的对用户行为进行预测，并且可以根据预测的用户行为把握话题的发展趋势。
技术研发人员：肖云鹏;李晓娟;刘宴兵;李茜曦;柳靓云;刘晏驰;张克毅;赵金哲
受保护的技术使用者：重庆邮电大学
文档号码：201611144446
技术研发日：2016.12.13
技术公布日：2017.05.10