The invention discloses a dynamic social network user behavior of the computer based on probabilistic graphical models prediction method, the method includes: S1: objective statistical analysis from the user behavior, social influence, time correlation and network correlation of dynamic social network; S2: a formal definition of user behavior in the dynamic social network graph theory and matrix theory, a collection of computer technology; S3: according to the definition in step S2 to establish the dynamic noise factor graph model; S4: the study of the dynamic noise factor graph model from the given historical record of a series of parameters estimation value of theta; S5: according to the projection of user behavior the result is obtained. The invention models and accurately predicts the dynamic behavior of the user in the social network from the micro level.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网
，特别涉及一种。
技术介绍
随着互联网的普及和Web 2. 0时代的来临，许多大规模的在线社会网络都取得了 巨大的成功，比如Facebook，MySpace, Ning禾口 Twitter。其中，Facebook己经有了 4亿的 活跃用户，如果当作一个国家的话，已经成为世界上第三大的国家。越来越多的关注使得社 会网络的研究成为了一个非常热门的研究课题。来自各个学科的研究者都对社会网络表现 出浓厚的兴趣。这些学科包括数学，生物，物理，计算机和社会学等等。过去很多研究都集 中在社会网络的宏观层面，比如图中节点度的分布，图的直径，聚类因子，群组结构和小世 界效应。然而，这些方法并没有为动态社会网络微观层面的研究提供太多的帮助。对动态社会网络中的用户行为建模与预测是重要的问题，不仅需要通过各种计算 机技术手段分析用户行为的特点，还要通过先进的技术对用户行为进行准确的建模和预 测。准确地预测用户的行为可以帮助很多应用。宏观层面，可以预测社会网络中完成某行 为的用户比例。这对于民意调查和企业的市场分析是至关重要的。微观层面，可以预测单 个用户将...
【技术保护点】
１．一种动态社会网络用户行为的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１：从社会影响力、时间相关性和网络相关性方面对动态社会网络的用户行为进行概率统计分析；Ｓ２：采用图论、集合和矩阵理论等计算机技术手段对动态社会网络中用户行为进行形式化定义动态社会网络中用户行为的建模问题，具体包括：用户行为定义为用户ｖｉ在ｔ时刻的行为，用一个三元组来表示：（ｙ，ｖｉ，ｔ）即为ｙ为用户行为，定义Ｙｔ为所有用户ｔ时刻行为的集合，将所有用户的全部行为定义成行为的历史记录Ｙ＝｛（ｙ，ｖｉ，ｔ）｝ｉ，ｔ；动态属性矩阵Ｘｔ定义为Ｎ×ｄ的矩阵，Ｎ表示用户数，ｄ表示属性个数，表示的是ｔ时刻网络中全部用户属性...
【技术特征摘要】
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