摘要：时用户行为的分析是Web社会网络分析中的重要课题之一，包括对用户个体和群体的行为和偏好进行建模。为预测Web社会网络中的信息传播趋势，以微博为平台，基于对用户历史行为信息的统计分析，抽取出影响用户决策的因素，进而定性地分析各因素之间的关联关系，从而挖掘出用户潜在的偏好。在此基础上，利用CP—nets偏好表达工具建立了用户偏好模型，直观有效地表达各因素之间的偏好关系，同时可根据其导出图输出最优的特性来选取最佳特征项组合，以便用户进行转发决策度量。

关键词：社会网络分析 偏好建模 微博 决策 

单位：烟台大学计算机科学与技术学院智能信息处理实验室 山东烟台264005