基于情境推演的微博突发事件预测模型研究

发布时间：2020-02-10 21:07

【摘要】：微博信息平台的高速发展,给网络突发事件管理带来了信息量激增等新挑战。为应对这些问题,研究并提出了一个新型的微博突发事件发现与预测模型,该模型基于情境推演算法构建,通过历史数据与现场情境数据的信息融合匹配进行事件发展预判;通过深层发掘和融合,对突发事件的未来情境进行预测和刻画。数据仿真实验证明,该模型具有较高的预测准确性、较全面的事件关键节点覆盖度和较好的时效性。
【图文】：

２７２逦情报学报逦第３６卷逡逑从预测精确度来看（如图２所示），ＭＰＥＤ模型逦度，但其并未牺牲时效性作为代价。由于ＭＰＥＤ模逡逑的效能大大超过了邋ＥＤＭＭ模型，由于该模型中信息逦型良好的预测性能，其预警时耗反而较少，９个网络逡逑压缩效果良好，对一定时间段内的突发事件细节情逦突发事件预警案例中，该模型比ＥＤＭＭ模型的平均逡逑形采样准确，压缩后有效信息损失极小，从而保证逦预警时耗要少１５％左右，这对于网络突发事件的早期逡逑了事件预测的预测精度。逦预警和后期管理准备是极为有利的。逡逑７0「■邋ＥＤＭＭ逦门逦（々士邋、八逡逑６０邋－邋［ＩＭＰＥＤ邋门逦ｎ邋门逦ｎ逦0逦５口逦１邋匕逡逑＾邋５０邋－ｒ逡逑涵４０－逦－逦基于情境推演的微博突发事件预测模型在数据逡逑｜３0－｜｜｜｜｜｜｜｜１逦仿真实验中被证明具有良好的综合性能，应能在微逡逑ＩＩＩＩＩＩＩＩ逦博信息平台的高速发展中发挥其作用。从目前微博逡逑°逦１逦２＊＇邋３＾＇邋４邋ｓ＇邋６邋＇邋７邋＊逦９邋＇逦Ｗ发展状况来看，该模型还应该在以下几方面进行逡逑突发事件编号逦深人探索：首先，为应对微博内容的进一步开放，逡逑图２预测精度对比逦应进一步研究微博及其关联页面的分层发掘，并研逡逑究潜在的关键事件节点的发掘方法；其次为应对微逡逑从＃件关键节点覆Ｍ来看ＣＭ邋３所示），肖多媒体数据的深人应用，应研究其多媒体灥的逡逑ＭＰＥＤ模型对突发事件关键节点的覆盖度超过了数据挖掘方法与技术；最后为应对微博与其他新媒逡逑ＥＤＭＭ模型，并搶盖撫麟灥，，长灥持了体平台姞引用

本文编号：2578253