基于和声算法的微博传播预测研究

• 作者: 吴婷
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 传染病模型 转发行为 和声算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 2886字
• 语种: 中文

摘要

微博信息传播预测研究已成为广大学者研究的重点,而微博转发是其中一个关键机制.本文结合传统的传染病模型,融入外来用户影响因子,得到改进的微博预测SIRE模型.通过对比SISe模型,SIRE模型能够更好地拟合和预测微博转发规律.从算法性能上通过对比和声算法、粒子群算法、遗传算法,结果表明,采用和声算法进行微博转发预测模型参数寻优,其性能最佳,并能很好地表征微博传播趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴婷	西南交通大学经济管理学院	6	42	2.0	6.0