面向不平衡微博数据集的转发行为预测方法

？针对微博转发预测方法研究中的数据集不平衡问题,提出了一种融合过采样技术和随机森林(rf)算法的微博转发行为预测方法。首先,定义了个体信息、社交关系和微博主题3类与微博转发行为相关的特征,并基于信息增益算法实现了关键特征选取;其次,综合微博特征数据的特点来改进少数类样本合成过采样技术(smote),对原始数据集进行非参数概率分布估计,并根据近似概率分布对数据集进行过采样处理,从而使正反例数据量达到平衡;最后,利用随机森林算法,依据微博转发关键特征进行分类器训练,并利用袋外(oob)数据误差估计来分析和设置随机森林算法的相关参数。通过与基于决策树(dt)、支持向量机(svm)、朴素贝叶斯(nb)和随机森林等算法的微博转发预测方法进行对比,所提方法整体性能优于基准方法中性能最优的svm方法,召回率提高了8%,f值提高了5%。实验结果表明,所提方法在实际应用中能够有效提高微博转发行为预测的准确率。