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基于随机森林的微博互动特征分析
基于随机森林的微博互动特征分析
作者:
于澍
刘涛
曹琦
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数据挖掘
随机森林
机器学习
数据分析
决策树
摘要:
微博凭借其开放性、低门槛已成为最常用的社交媒体平台之一,其海量数据背后蕴藏着巨大的价值亟待研究.而准确地判断微博的传播趋势,降低不良微博带来的影响已成为当前面临的主要问题.文中以新浪微博为研究对象,将随机森林算法与数据分析处理相结合,对微博的博文发布一周后的转评赞行为进行预测,将数据特征分为三类并分析了每类特征对预测结果的影响.首先,简述了决策树及随机森林算法的原理;其次,对微博数据进行分析,将提取的特征分为用户特征、时间特征和文本类特征三类;最后,通过三组对比实验验证了随机森林算法在微博互动预测上的可行性,并分析了三类特征对预测结果的影响.实验结果表明,用户特征对预测准确率的影响较大.
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篇名
基于随机森林的微博互动特征分析
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
数据挖掘
随机森林
机器学习
数据分析
决策树
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
51-54
页数
4页
分类号
TP181
字数
2668字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2019.10.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
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1
刘涛
东北石油大学计算机与信息技术学院
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曹琦
东北石油大学计算机与信息技术学院
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于澍
东北石油大学计算机与信息技术学院
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研究来源
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期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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