杨欣谊 朱恒民,2 魏 静 陈 文

(1.南京邮电大学 管理学院 南京 210003;2.江苏高校哲学社会科学重点研究基地—信息产业融合创新与应急管理研究中心 南京 210003)

0 引 言

据第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿。在规模巨大的用户基础上，在线社交平台上形成了纷繁复杂的用户关系网络。正是这种庞大网络上的用户间交互行为，促使信息在互联网上迅速传播和扩散[1-3]。

在线社交网络中，用户间交互行为往往受到用户主题偏好的影响，即令用户感兴趣的话题更容易被传播。用户间交互行为呈现什么样的主题偏好特征？如何在纷杂的信息中探索出这种特征？从用户间交互记录中细分出不同的主题维度，进而从微观层面细粒度地刻画用户间交互行为的主题偏好特征，为网络信息的引导和干预提供科学的依据。

1 文献综述

用户的信息交互行为已成为国内社交网络研究的热点之一[4]，主要涉及两个方面：挖掘影响用户间交互行为的因素，以及基于交互行为的应用研究。徐建民等[5]融入转发者与发布者的社交关系、转发者对内容的偏好等影响因素对用户转发行为进行预测。刘玮等[6]通过实验发现社交关系对预测模型的准确率提升最大。上述工作均指出了社交关系是影响用户间交互行为的重要因素之一。基于网络用户行为的“记忆性”[7]，Zhu等[8]利用用户间历史交互纪录构建了以交互概率为权重的用户关系网络，能够反映用户间交互的偏好；……