一種融合采樣技術和RE算法的微博轉發行為預測方法
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標簽：采樣技術(6329)
針對微博轉發預測方法研究中的數據集不平衡問題，提出了一種融合過采樣技術和隨機森林（RF）算法的微博轉發行為預測方法。首先，定義了個體信息、社交關系和微博主題3類與微博轉發行為相關的特征，并基于信息增益算法實現了關鍵特征選取；其次，綜合微博特征數據的特點來改進少數類樣本合成過采樣技術（ SMOTE），對原始數據集進行非參數概率分布估計，并根據近似概率分布對數據集進行過采樣處理，從而使正反例數據量達到平衡；最后，利用隨機森林算法，依據微博轉發關鍵特征進行分類器訓練，并利用袋外（OOB）數據誤差估計來分析和設置隨機森林算法的相關參數。通過與基于決策樹（DT）、支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯（NB）和隨機森林等算法的微博轉發預測方法進行對比，所提方法整體性能優于基準方法中性能最優的SVM方法，召回率提高了8%，F值提高了5%。實驗結果表明，所提方法在實際應用中能夠有效提高微博轉發行為預測的準確率。
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