郭 亞，宮葉云，張 奇，黃萱菁

(復(fù)旦大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，上海 201203)

0 引言

社交媒體發(fā)展迅速，已逐漸成為我們文化肌理的一部分。根據(jù)2012年的社交媒體報(bào)告[1],美國(guó)人一個(gè)月內(nèi)花費(fèi)超過(guò)1 211億分鐘在社交媒體上。微博服務(wù)是一種通過(guò)關(guān)注機(jī)制分享簡(jiǎn)短實(shí)時(shí)信息的廣播式的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，用戶可以方便的查看和轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)注用戶的微博。微博信息可以通過(guò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)迅速?gòu)囊粋€(gè)社交圈傳播到另一個(gè)社交圈，這可看作社交網(wǎng)絡(luò)中的病毒傳播[2]。通過(guò)對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的研究，可以更好的理解用戶行為，亦可進(jìn)一步應(yīng)用于社交營(yíng)銷[3-4]、微博檢索[5]以及熱點(diǎn)事件預(yù)測(cè)[6-7]等領(lǐng)域中。

最近幾年，已有很多工作從不同角度對(duì)其進(jìn)行了研究，包括社會(huì)影響力[8-9]，文本特征[10]及社交特征[11-13]等。Suh等人[14]研究了微博內(nèi)容，Hashtag，URL以及文本特征對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響。通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)微博的分析， 我們發(fā)現(xiàn)用戶不僅受到文本等特征的影響，同時(shí)，還受到微博本身屬性的影響。例如，微博熱度、微博作者等。而現(xiàn)有的方法則不能很好的利用這些信息。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們提出了一種基于LDA模型[15]的方法，同時(shí)利用文本信息，結(jié)構(gòu)信息和作者信息對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)表明該方法的性能顯著優(yōu)于目前最好的方法。

本文的主要貢獻(xiàn)有：

(1) 收集大量真實(shí)微博數(shù)據(jù)，包含微博內(nèi)容、用戶信息以及其對(duì)應(yīng)的社交網(wǎng)絡(luò)。模擬還原用戶使用環(huán)境。

(2) 通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)一些影響用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的重要因素： 用戶興趣、微博熱度和作者信息等。

(3) 提出了一個(gè)新穎的基于LDA模型的方法，該方法同時(shí)利用文本信息，結(jié)構(gòu)信息和作者信息對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的性能優(yōu)越。

本文結(jié)構(gòu)如下： 第一節(jié)介紹相關(guān)工作以及相關(guān)領(lǐng)域最先進(jìn)的方法；第二節(jié)介紹我們?nèi)绾问占瘮?shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)；第三節(jié)介紹本文提出的方法；第四節(jié)描述實(shí)驗(yàn)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析；第五節(jié)為總結(jié)部分。

1 相關(guān)工作

當(dāng)前很多工作研究不同特征對(duì)用戶行為的影響，比如文本內(nèi)容，社交網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間信息等。Petrovic等人[12]對(duì)社會(huì)特征，包括微博作者和內(nèi)容進(jìn)行了研究，他們通過(guò)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明這個(gè)任務(wù)確實(shí)可行。Naveed等人[10]使用回歸方法，加入高維和低維文本特征來(lái)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)行為。Luo等人[13]研究了作者和關(guān)注者的歷史信息，關(guān)注者的社會(huì)地位，微博內(nèi)容和關(guān)注者微博內(nèi)容的相似性。Feng 和 Wang[16]提出了通過(guò)歷史轉(zhuǎn)發(fā)記錄來(lái)進(jìn)行個(gè)性化的排名。他們使用特征感知的方法結(jié)合文本和用戶特征對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行建模。Gupta等人[6]基于文本內(nèi)容，時(shí)間信息，地理信息和結(jié)構(gòu)屬性，將這個(gè)看作二分類問(wèn)題進(jìn)行研究。同時(shí)，他們也使用多分類方法來(lái)預(yù)測(cè)一條微博被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)。Luo等人[17]介紹了一種基于自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)的方法。其中轉(zhuǎn)發(fā)行為被看作一個(gè)時(shí)間序列，序列值是對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)或者一段時(shí)間內(nèi)的可能瀏覽次數(shù)。Peng等人[18]使用條件隨機(jī)場(chǎng)的方法對(duì)用戶的發(fā)文歷史和社交關(guān)系進(jìn)行特征抽取。

與以上這些方法不同，我們提出了一個(gè)基于LDA的方法來(lái)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)行為。微博內(nèi)容、結(jié)構(gòu)信息和作者信息統(tǒng)一到一個(gè)模型中。

2 數(shù)據(jù)收集和分析

我們從新浪微博中收集數(shù)據(jù)。在新浪微博中，用戶只能看到關(guān)注用戶的微博，我們抓取數(shù)據(jù)，然后模擬真實(shí)的微博網(wǎng)絡(luò)。下面介紹數(shù)據(jù)集的構(gòu)造方法。

首先，隨機(jī)選取200個(gè)用戶作為核心用戶，也是我們的微博網(wǎng)絡(luò)中的第一層用戶。然后抓取這200用戶的關(guān)注列表，將他們所有關(guān)注的用戶作為微博網(wǎng)絡(luò)中的第二層用戶,這一層共有82 311個(gè)用戶。這樣得到了一個(gè)兩層微博網(wǎng)絡(luò)。最后我們抓取網(wǎng)絡(luò)中用戶的最新的2 000條微博，共約8 500萬(wàn)條。具體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

表1 數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

從表1中可以看出約60%的微博是轉(zhuǎn)發(fā)的，其中約33%包含評(píng)論。這與Yu等人[22]統(tǒng)計(jì)的結(jié)果類似，可以認(rèn)為這個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果能反映不同文化背景的社交媒體的真實(shí)情況。

為了便于數(shù)據(jù)分析，我們對(duì)微博進(jìn)行預(yù)處理，去除微博中的標(biāo)點(diǎn)、URL、表情和圖片等無(wú)用信息。然后對(duì)微博進(jìn)行分詞處理。其中轉(zhuǎn)發(fā)的微博分為兩類，一類帶有評(píng)論，另一類沒(méi)有。對(duì)于帶評(píng)論的轉(zhuǎn)發(fā)微博，我們將評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容當(dāng)作兩條微博處理。

圖1到圖4分別統(tǒng)計(jì)了第一層的用戶微博數(shù)分布、用戶轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)分布、微博詞數(shù)分布和用戶關(guān)注數(shù)分布。

圖1 用戶微博數(shù)分布

圖2 用戶轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)分布

圖3 微博詞數(shù)分布

圖4 用戶關(guān)注數(shù)分布

由圖1和圖2可以看出，用戶的微博數(shù)(轉(zhuǎn)發(fā)數(shù))呈現(xiàn)兩極分化，微博(轉(zhuǎn)發(fā))數(shù)量小于400和大于1 600的用戶較多。而從圖3可以看出，絕大多數(shù)用戶發(fā)送的微博詞數(shù)都小于20。圖4表明用戶關(guān)注數(shù)量集中于300左右。

第一層的網(wǎng)絡(luò)由200核心用戶構(gòu)成，我們認(rèn)為他們的瀏覽歷史包含了他們轉(zhuǎn)發(fā)一條微博的時(shí)間點(diǎn)到這條被轉(zhuǎn)發(fā)微博的發(fā)送時(shí)間點(diǎn)之間的所能看到的微博。通過(guò)恢復(fù)用戶的發(fā)送和瀏覽歷史，可以觀察到下面的現(xiàn)象：

1) 第一層200核心用戶共關(guān)注了82 311個(gè)用戶。其中被核心用戶轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)微博的用戶有52 177個(gè)，占總關(guān)注用戶的63.3%。此外，被轉(zhuǎn)發(fā)超過(guò)1次的只占17.8%。所以用戶一般只會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)某一部分關(guān)注用戶的微博。

2) 當(dāng)用戶瀏覽看到多條同樣的微博時(shí)，不一定轉(zhuǎn)發(fā)首次看到的那一條微博。根據(jù)統(tǒng)計(jì)大約37.4%的轉(zhuǎn)發(fā)行為屬于這類情況。從而說(shuō)明用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為不僅受到微博內(nèi)容的影響還受到微博作者的影響。

3) 每條微博在被轉(zhuǎn)發(fā)之前，可能已經(jīng)被其他關(guān)注用戶轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)多次，我們稱之為微博熱度。統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶轉(zhuǎn)發(fā)的微博的熱度分布，可以發(fā)現(xiàn)，不同用戶的轉(zhuǎn)發(fā)熱度分布不同，即有些人偏好轉(zhuǎn)發(fā)那些很火的微博，而有些則不然。后文我們將這個(gè)特征稱為結(jié)構(gòu)特征。

4) 用戶更偏好轉(zhuǎn)發(fā)自己感興趣的微博，而不同用戶有不同的興趣愛(ài)好，我們使用用戶微博的話題分布來(lái)表示用戶的興趣。

綜上所述，用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為受到用戶興趣、微博作者和微博熱度的影響，分別稱之為內(nèi)容影響、用戶影響和結(jié)構(gòu)影響。因此，我們假設(shè)用戶a是否轉(zhuǎn)發(fā)一條微博由以下因素決定： 1)誰(shuí)發(fā)送這條微博；2)用戶a關(guān)注的用戶中有多少人發(fā)送或轉(zhuǎn)發(fā)了這條微博；3)微博的內(nèi)容；4)用戶a的興趣。

3 用戶行為預(yù)測(cè)模型

本節(jié)中，首先簡(jiǎn)要介紹一下LDA模型，然后詳細(xì)介紹我們提出的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)發(fā)行為的方法。

3.1 LDA主題模型

Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型由Blei等人[15]在2003年提出，LDA是一種主題模型，可以將文檔集中每篇文檔的主題按照概率分布的形式給出。LDA也是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可用于識(shí)別大規(guī)模文檔集中潛藏的主題信息，目前廣泛應(yīng)用于文本挖掘等領(lǐng)域。

LDA采用詞袋(bag of words)方法，認(rèn)為詞之間沒(méi)有順序關(guān)系。文檔是由詞構(gòu)成的集合，文檔包含多個(gè)主題，文檔中每一個(gè)詞都由其中的一個(gè)主題生成。

3.2 ASC-LDA

通過(guò)第二節(jié)介紹我們可以知道影響用戶行為的關(guān)鍵因素： 用戶影響、結(jié)構(gòu)影響和內(nèi)容影響。通過(guò)擴(kuò)展LDA模型，利用這三個(gè)因素對(duì)用戶行為進(jìn)行建模。

用戶影響(A)： 由第二節(jié)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，用戶可能只轉(zhuǎn)發(fā)幾個(gè)特定用戶的微博。因此，對(duì)于用戶u，我們假設(shè)他轉(zhuǎn)發(fā)每個(gè)關(guān)注用戶pfei的微博的概率fei服從二項(xiàng)分布，這個(gè)二項(xiàng)分布以Beta分布為先驗(yàn)分布。

結(jié)構(gòu)影響(S)： 一些用戶可能比較喜歡轉(zhuǎn)發(fā)那些已經(jīng)被很多用戶轉(zhuǎn)發(fā)過(guò)的微博，即熱度高的微博，另一些用戶則相反。因此，我們假設(shè)每個(gè)用戶u對(duì)應(yīng)一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)熱度分布。我們首先對(duì)每條微博的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)做歸一化處理，使其取值范圍為0到1之間，歸一化后的值用xd表示。最后使用Beta分布對(duì)其進(jìn)行模擬。

內(nèi)容影響(C)： 內(nèi)容影響通過(guò)隱含的主題進(jìn)行建模。我們使用基于LDA的主題模型來(lái)完成這一任務(wù)。通過(guò)使用Gibbs采樣估計(jì)隱含變量，微博d的生成概率如式(1)所示。

(1)

式(1)中，wd是微博d中的詞，Nd是微博d中的詞數(shù)，wdn表示微博d中的第n個(gè)詞，zdn表示微博d中第n個(gè)詞的主題，ld是微博d的轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記，f(wdn|φzdn,ld)是在當(dāng)前轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記ld下生成詞wdn的似然函數(shù)。符號(hào)說(shuō)明見(jiàn)表2。

表2 模型中主要參數(shù)說(shuō)明

這里使用D表示用戶u的瀏覽歷史微博。D中第d條微博包含一個(gè)詞序列wd=wdnNdn=1,其中Nd是第d條微博的字?jǐn)?shù)，wdn是字典W中的一個(gè)字。Ad表示第d條微博的作者。給定一個(gè)用戶，一條微博以及它的作者，那么任務(wù)就是判斷該用戶是否會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)這條微博。

模型的生成過(guò)程如圖5：

(1) 用戶關(guān)注的每個(gè)用戶a∈A

—生成ψa～Beta(λ)

(2) 對(duì)于每一個(gè)主題z∈K,和轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記l，根據(jù)φz,l～Dir(δl)，得到主題詞分布φz,l。

(3) 對(duì)于每一條微博d∈D

a) 生成轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記ld～Binomial(ψa)

b) 生成正則化后的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)xd～Beta(ηld)

c) 根據(jù)θd～Dir(α)，得到主題分布θ°d

d) 微博中每一個(gè)詞n=1，...，Nd

—根據(jù)分布zdn～Mult(θd)，得到主題zdn

—根據(jù)分布wdn～Mult(φzdn,ld)，得到詞wdn

圖5 ASC-LDA圖模型

3.2.1 模型推斷

我們使用Gibbs采樣學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，采樣過(guò)程分為對(duì)每個(gè)詞的主題z采樣和對(duì)微博的轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記l進(jìn)行采樣。

對(duì)z采樣： 微博中的每一詞wdn在轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記l下，分配主題zdn=k條件概率：

(2)

對(duì)l采樣： 當(dāng)給定每個(gè)詞的主題z的情況下，對(duì)第d篇文檔的轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記利用式(3)進(jìn)行采樣：

p(ld=l|z,wd,l,xd)∝··

(3)

3.2.2 轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)

給定一條用戶看到的未標(biāo)記的微博d,首先通過(guò)迭代采樣，直到隱含變量穩(wěn)定后，計(jì)算得到該微博的主題分布，然后通過(guò)式(6)計(jì)算這條微博被用戶轉(zhuǎn)發(fā)的概率：

(6)

式(6)中p(wdn|wd)是詞wdn在微博d中的權(quán)重，權(quán)重值通過(guò)TD-IDF計(jì)算；p(zdn|wd,z,l)是轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記l時(shí)生成主題zdn的概率。

4 實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

在第二節(jié)中介紹了數(shù)據(jù)集的收集，通過(guò)恢復(fù)核心用戶的瀏覽歷史，我們可以模擬用戶的實(shí)際使用環(huán)境。每一個(gè)用戶我們將瀏覽歷史中的70%作為訓(xùn)練集，剩下30%作為測(cè)試集，統(tǒng)計(jì)信息見(jiàn)表3。

表3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)信息

實(shí)驗(yàn)中使用精度(P)、召回率(R)和F1-score(F1)來(lái)評(píng)價(jià)模型效果。其中F1-score是精度和召回率的調(diào)和平均數(shù)。模型進(jìn)行500次迭代采樣。在基于LDA的模型中，α設(shè)為50/K，β=0.1。其中K是主題個(gè)數(shù)，模型中參數(shù)λ1和λ2均設(shè)為0.1,通過(guò)試驗(yàn)，我們將所有基于LDA的模型的主題個(gè)數(shù)設(shè)為20。

實(shí)驗(yàn)中將我們的方法與以下幾個(gè)baseline方法進(jìn)行比較：

(1)Na?veBayes： 轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)任務(wù)被看作一個(gè)二分類問(wèn)題，每條微博轉(zhuǎn)發(fā)與不轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記代表兩類，通過(guò)樸素貝葉斯模型計(jì)算給定一條微博各個(gè)標(biāo)記的后驗(yàn)概率。

(2)SVMrank: 我們實(shí)現(xiàn)Luo等人[13]提出的方法，該方法利用微博內(nèi)容，粉絲的身份信息、關(guān)注時(shí)間以及興趣等特征來(lái)完成這一任務(wù)。

(3)SC-LDA: 同樣基于LDA模型實(shí)現(xiàn)，在完整模型的基礎(chǔ)上去除作者信息的影響進(jìn)行訓(xùn)練。在得到每篇微博的主題分布后，對(duì)于用戶u，給定他看到的一篇微博，轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記打分計(jì)算如式(7)所示。

(7)

?AC-LDA： 該方法忽略結(jié)構(gòu)信息的影響，轉(zhuǎn)發(fā)標(biāo)記打分計(jì)算如式(8)所示。

(8)

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們將從兩個(gè)方面對(duì)提出的方法進(jìn)行評(píng)估分析：

1)與其他當(dāng)前最好方法進(jìn)行比較。

2)評(píng)估實(shí)驗(yàn)參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

表4展示了各種方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)結(jié)果可以看出： 1)Na?ve Bayes實(shí)驗(yàn)效果最差。2)我們提出的方法效果明顯好于其他方法。3)各個(gè)特征都對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影響。

表4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果

其中C-LDA是只考慮文本特征的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但也比Na?ve Bayes和SVM方法要好。將它分別與AC-LDA和SC-LDA比較可以發(fā)現(xiàn)，作者信息有助于提高精確度，而結(jié)構(gòu)信息對(duì)召回率有較大影響。比較C-LDA和ASC-LDA的F1-score可以發(fā)現(xiàn)： 在作者信息和結(jié)構(gòu)信息同時(shí)作用下實(shí)驗(yàn)結(jié)果提高大概35%，效果明顯。

圖6中將用戶根據(jù)微博數(shù)分為五組，分析了微博數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響。由圖6可見(jiàn)，用戶發(fā)送的微博越多實(shí)驗(yàn)結(jié)果越好。同時(shí)通過(guò)圖1可知，微博數(shù)量超過(guò)1 000條的用戶占用戶總數(shù)的38.5%，所以這部分用戶對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有較大影響。

圖6 用戶微博數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響

模型中有一些超參數(shù)，其中主題數(shù)是最重要的參數(shù)之一。表5中展示了主題數(shù)目對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的影響，從表中可以看出，在主題數(shù)目為20時(shí)效果最好。

表5 主題數(shù)目對(duì)ASC-LDA方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響

5 總結(jié)

本文首先從真實(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)中收集了大量的微博數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)信息，重構(gòu)了用戶的實(shí)際使用環(huán)境。然后通過(guò)大量的數(shù)據(jù)觀察和分析，發(fā)現(xiàn)了影響用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的重要因素： 作者信息、用戶興趣和微博熱度?；诖耍覀兲岢鲆粋€(gè)新穎的預(yù)測(cè)微博轉(zhuǎn)發(fā)行為的方法ASC-LDA。該方法基于LDA模型，同時(shí)利用結(jié)構(gòu)信息、作者信息和文本信息對(duì)用戶行為進(jìn)行建模。實(shí)驗(yàn)表明，結(jié)構(gòu)信息、作者信息和文本信息都對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影響。我們的方法效果優(yōu)于當(dāng)前最好的方法, F值比其他Baseline方法高出35%—45%。

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