User Behavior Prediction Based on DCGAN: The Case of Sina Weibo,ERICDATA高等教育知識庫
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User Behavior Prediction Based on DCGAN: The Case of Sina Weibo
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User Behavior Prediction Based on DCGAN: The Case of Sina Weibo
作者 Yaohui HaoDongning ZhaoHuazhong LiWai Hung IpYingze Liu
英文摘要

E-commerce marketing forces are taking advantage of microblogs to deliver their advertisements to promote product information. The success of product information diffusion in microblog depends greatly on user behaviors -- browsing, commenting and reposting. In this paper, we divide user behaviors of Sina Weibo into four types corresponding to four different colors, and propose a method to predict user behavior based on DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Nets). By analyzing a real Sina Weibo dataset, the experimental results show that the prediction accuracy of the four types of user behaviors reaches more than 80%, which proves that our method is feasible and effective, and also can help companies succeed in their product advertisements.

 

起訖頁 1367-1376
關鍵詞 User behaviorDCGANE-commerceProduct advertisements
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202211 (23:6期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642022112306019  複製DOI
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