【摘 要】
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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
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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
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