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A Retweet Number Prediction Model Based on Followers' Retweet Intention and Influence

机译：基于关注者转发意图和影响的转发数量预测模型

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Micro-blog has become the most popular information sharing tool in our daily life. The retweet behavior is a main method of information propagation in micro-blog. So there tweet number prediction not only is an interesting research topic, but also has much practical significance. However, most of current researches only regard this problem as a classification or regression problem, and they did not consider the retweet propagation process. In this paper, considering the retweet propagation process, we propose a retweet number prediction model BCI. In our model, we think retweet messages are from two parts, direct followers and indirect followers. Moreover, the retweet number of followers is decided by their retweet intention and influence. We use behavior and content information to estimate retweet intention for a direct follower and use the influence to estimate the indirect followers' retweet number. Experimental results on Sina Weibo dataset show that our retweet number prediction model has much better performance than other well-established methods.
机译：微博客已成为我们日常生活中最流行的信息共享工具。转推行为是微博中信息传播的主要方法。因此，推特数量预测不仅是一个有趣的研究课题，而且具有很大的现实意义。但是，当前大多数研究仅将此问题视为分类或回归问题，并且未考虑转推传播过程。在本文中，考虑到转发的传播过程，我们提出了转发数量预测模型BCI。在我们的模型中，我们认为转推消息来自两个部分，直接关注者和间接关注者。此外，关注者的转发数量取决于他们的转发意图和影响力。我们使用行为和内容信息来估计直接关注者的转发意图，并使用影响来估计间接关注者的转发次数。在新浪微博数据集上的实验结果表明，与其他完善的方法相比，我们的转发数预测模型具有更好的性能。

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