基于RBF神经网络的微博消息传播时间预测方法

发布时间：2019-06-06 18:49

【摘要】：为了预测微博消息的传播时间,提出了一种基于RBF神经网络的微博消息传播时间预测方法。该方法定义了微博消息的传播时间,提取出微博网络中的用户特征和内容特征,利用RBF神经网络训练特征同传播时间之间的复杂关系,建立预测模型。通过对新浪微博数据的实验结果表明,该方法有效可行,并且预测精度高,训练速度快。
[Abstract]:In order to predict the propagation time of Weibo message, a Weibo message propagation time prediction method based on RBF neural network is proposed. In this method, the propagation time of Weibo message is defined, the user features and content features in Weibo network are extracted, and the prediction model is established by using the complex relationship between training features and propagation time of RBF neural network. The experimental results of Sina Weibo data show that the method is effective and feasible, and the prediction accuracy is high and the training speed is fast.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家863高技术研究发展计划基金项目(2011AA010603、2011AA010605)
【分类号】：TP183;TP393.092

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2494519