张中军 ，张少辉，张文娟

（1.周口师范学院 计算机科学与技术学院，河南 周口 466001；2.农产品质量安全追溯技术河南省工程实验室，河南 周口 466001；3.郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450000）

0 引言

转发微博是微博用户的主要活动，随着微博用户的增多和活跃度的提高，各类信息在微博社交网络中传播，成为重要的信息传播机制，微博用户转发行为预测主要是获得用户转发特定微博的行为发生的概率，精确掌握微博用户信息传播路径，这对于阻断网络谣言传播和舆情监测有重要作用。对社交网络的研究与分析，主要是用户在社交网络中的行为和社交网络对用户行为的影响，其中，信息转发传播就是受复杂因素影响的社交网络行为［1-2］。

用户在社交网络中的活动以浏览或发布微博为主，所以用户行为与微博内容或微博内容潜在的情感相关。Nesi等［3-5］使用离散时间方法分析不同时间段参与主题的用户数量，获得主题发展变化的趋势，动态感知热点话题；王绍卿等［6］提出联合概率模型，把用户之间的多重信任关系融入传统的贝叶斯Poisson因子分解模型，可以灵活地捕获用户之间的各种社交影响，从而预测转发行为；用户对微博的转发意味着用户对微博内容的关注，微博内容是决定用户是否转发的关键因素之一，Firdaus等［7］基于微博内容进行深层分析，挖掘微博内容相关的情感和情绪，在不同的情感层次上发现用户对不同主题的偏好，继而探讨用户的主题特定情绪对其转发决策的影响，证明了微博内容潜在的情感也是用户转发决策的一个重要因素。……