基于传染病模型的微博信息传播预测研究

• 作者: 刘群 游新年
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博信息传播 传染病模型 转发行为 预测模型 传播趋势
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4574字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.014

摘要

随着微博的爆炸式发展，微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方面都具有重要意义。根据微博信息传播特点，结合传染病动力学原理，提出基于经典 SIR（Susceptible-Infectious-Recovered）传染病模型的微博信息传播预测模型。该模型考虑了微博用户转发行为对信息传播机理的影响，构建具有微博传播特性的演化方程组。实验结果表明，该模型比 SISe 模型的预测误差更小，可以更准确地拟合和预测微博信息的转发数，从而预测得出微博信息的传播趋势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘群	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	62	540	11.0	21.0
2	游新年	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	13	1.0	1.0