基于热度曲线分类建模的微博热门话题预测

发布时间：2017-09-15 09:20

  本文关键词：基于热度曲线分类建模的微博热门话题预测

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【摘要】：及时掌握大众关心的热点话题是企业进行商业创新和商务营销的重要前提.现有方法大都依赖于非结构化数据的处理或反复遍历样本集,使算法复杂性较高.文中从话题的统计特性出发,提出建立在结构化数据上的非参数方法.首先对单个话题构建表征话题传播扩散程度和关注聚焦程度的热度曲线;然后对这些形态丰富的热度曲线进行分类建模,得到不同类别曲线的共性特征及发展规律;最后使用分类模型上的加权投票规则预测新话题是否会发展成为热门话题.基于新浪微博平台进行数据收集和实验,结果表明该方法数据结构简单、效果良好、复杂度低且易于控制.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;
【关键词】： 热度曲线 分类建模 加权投票 热门话题预测
【基金】：973国家重点基础研究发展计划项目(No.2013CB329603) 国家自然科学基金项目(No.71071047) 教育部人文社科基金项目(No.12YJC630073)资助
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言由于用户的个体属性和行为属性分布极为广泛,微博在广度和深度上对社会产生极大的影响,已成为现实社会的网络传感器.研究并预测微博热门话题的产生和发展对企业的组织决策和商业营销均有重要价值[1-2],例如,《宫锁连城》借助热门话题“#戴娇倩于正#”进行剧前宣传,并成

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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本文编号：855641