摘要：在線社交網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展使信息呈現(xiàn)爆炸式增長,然而不同消息的流行度存在較大差異,對(duì)其準(zhǔn)確預(yù)測(cè)一直是領(lǐng)域內(nèi)的研究難點(diǎn)。流行度預(yù)測(cè)的任務(wù)是根據(jù)消息傳播早期過程中涌現(xiàn)的特征預(yù)測(cè)其未來的傳播趨勢(shì),現(xiàn)有基于傳播網(wǎng)絡(luò)特征與擬合函數(shù)的預(yù)測(cè)模型難以解決預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的問題,因此借助社會(huì)學(xué)中的弱連接理論,引入連接強(qiáng)度的概念,并融合消息傳播早期的流行度構(gòu)建多元線性回歸方程,提出了一種針對(duì)Facebook知名主頁的消息流行度的預(yù)測(cè)模型TSL。通過在Facebook真實(shí)數(shù)據(jù)集(含154萬次轉(zhuǎn)發(fā))上與其他具有代表性的基準(zhǔn)模型進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)表明TSL模型可以對(duì)消息的最終轉(zhuǎn)發(fā)流行度進(jìn)行有效預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)性能優(yōu)于同類方法。