44、在线社区用户分析与网络影响者预测

在线社区用户分析与网络影响者预测

在当今数字化时代，在线社区如Stack Overflow等变得越来越重要，其中用户的行为和影响力分析对于社区的发展和管理至关重要。本文将围绕在线社区用户的分类、专业知识评估以及网络中影响者的预测方法展开探讨。

在线社区用户分类与专业知识评估

在在线问答社区中，通常可以将用户分为三类：偶尔参与者（Occasional）、学徒（Apprentice）和专家（Expert）。识别这三类用户并检测潜在专家是一个重要的研究方向。

1. 数据处理与特征提取

   • 辨别框架与幂集 ：辨别框架Ω由Occasional（O）、Apprentice（A）、Expert（E）组成，即Ω = {O, A, E}，对应的幂集2Ω = {∅, O, A, O ∪A, E, O ∪E, A ∪E, Ω}。
   • 用户信念表达 ：以用户u2和u3为例，u2认为提问者有80%的可能性是专家，20%的不确定性；u3认为提问者有70%的可能性是专家或学徒，20%的可能性是偶尔参与者，10%的不确定性。对应的质量函数如下：
     • mu2 (E) = 0.8，mu2 (Ω) = 0.2
     • mu3 (E ∪A) = 0.7，mu3 (O) = 0.2，mu3 (Ω) = 0.1
   • 数据聚合与决策 ：对于每个特征的信念函数组合，采用Dempster组