基于社交媒体使用中的朋友影响预测用户价值观变化
社会与信息网络
2021-09-17 v1 机器学习
摘要
基本人类价值观代表一组我们认为生活重要的价值，如安全、独立、成功、友善与愉悦。每个人所持价值及其重要程度各异。现有研究表明，可从个人社交网络使用中识别其价值观。然而，因生活经历、影响、社会结构与技术等因素，人的价值优先级可能随时间改变。现有研究未从社会影响（即群体说服，来自社交媒体使用）角度分析用户价值的变化。本研究中，我们首先通过朋友从其社交媒体使用中的影响预测用户价值得分。我们提出一种基于有界置信模型（BCM）的价值动态模型，基于 Facebook 中 275 个不同自我网络预测社会影响如何随时间说服个人改变价值。进而为更好预测，采用粒子群优化超参数调优技术。观察到这些优化超参数能准确预测未来价值得分。我们还以不同机器学习方法运行本方案，发现支持向量回归（SVR）优于其他回归模型。将 SVR 与 BCM 模型最佳超参数结合，得到最低均方误差（MSE）0.00347。
引用
@article{arxiv.2109.08021,
title = {Predicting Users' Value Changes by the Friends' Influence from Social Media Usage},
author = {Md. Saddam Hossain Mukta and Ahmed Shahriar Sakib and Md. Adnanul Islam and Mohiuddin Ahmed and Mumshad Ahamed Rifat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.08021},
year = {2021}
}
备注
11 pages