应用矩阵填充的微博预测模型

• 作者: 文海宁 林育曼 饶浩
• 来源期刊: 福建师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: 微博 矩阵填充 预测模型 回归分析
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 13-17,78
• 页数: 6页
• 分类号: G206
• 语种: 中文
• DOI: 10.12046/j.issn.1000-5277.2017.05.003

摘要

以微博为代表的社会媒体影响力越来越广泛深远.为有效预测微博热点并进行导控,首先批量获取经中文分词处理后的数据,以用户转发、评论、点赞次数为代表做数据预处理,通过相似度比较选出最佳微博填充矩阵模型.其次通过多种回归分析的比较与实践,用逐步回归法确定微博热点影响因子,进而用多元回归预测模型建立预测模型方程,计算精确度、准确率、召回率,并确定阈值.实验证明该预测模型能够保持较好的准确率,并可通过选择合适的阈值,进一步提升精确度.