多特征神经网络微博转发预测

• 作者: 冯锡炜 朱睿 王志峰 秦航 贾强
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP算法 LDA 预测建模
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3112字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2017.06.010

摘要

随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台.鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义.以新浪微博作为数据源,以用户和微博内容作为特征源,引入机器学习中的神经网络预测算法建立预测模型,实现对微博的转发预测.结果表明,与传统预测方法的对比,对微博转发可以做出较高准确率的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯锡炜	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	35	236	9.0	13.0
2	王志峰	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	3	14	2.0	3.0
3	贾强	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	2	10	1.0	2.0
4	朱睿	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	5	18	2.0	4.0
5	秦航		4	10	1.0	3.0