突发公共卫生事件微博影响力的预测研究

发布时间：2019-03-06 20:56

【摘要】：[目的/意义]突发公共卫生事件的迅速蔓延性与高度危害性使得相关管理部门不得不在短时间内做出有效的应对措施。对突发公共卫生事件的微博影响力进行预测有助于及时发现即将出现的问题,提高决策的预见性。[方法/过程]从微博条目的转发、评论和收藏次数来衡量其影响力,利用基于BM25的潜在狄利克雷分配模型和随机森林方法,选取埃博拉爆发相关微博的发布者、时间和内容特征,构建了突发公共卫生事件的微博影响力模型。[结果/结论]该模型能较好地预测微博的影响力,准确率达到88.8%。微博条目的发布者类型、主题等特征对微博条目的影响力产生主要作用,各项特征具有不同的影响力倾向。
[Abstract]:Objective: the rapid extension and high harmfulness of sudden public health events make the relevant management departments have to take effective measures in a short time. The prediction of Weibo's influence on public health emergencies is helpful to discover the problems and improve the foresight of decision-making. [methods / process] the influence of Weibo's entry was measured by forwarding, commenting and collecting times, and the publisher of Weibo related to Ebola outbreak was selected by using the potential Dirichlet assignment model based on BM25 and the stochastic forest method. Time and content characteristics, constructed Weibo impact model of sudden public health events. [results / conclusion] the model can predict Weibo's influence well, the accuracy is 88.8%. The characteristics of Weibo, such as the type of publisher, the theme and so on, have a main effect on Weibo's influence, and each characteristic has different influence tendency.
【作者单位】： 武汉大学信息管理学院;中南财经政法大学信息与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”(项目编号:71603189) 教育部人文社会科学研究青年基金项目“突发公共卫生事件情境下社交媒体信息影响力模型与预测研究”(项目编号:16YJC870001) 国家社会科学基金重大项目“面向国家大数据战略的政府数据开放共享对策研究”(项目编号:15ZDC025)的成果之一
【分类号】：D63;G206

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本文编号：2435889