基于大数据分析方法的微博热点建模与预测

• 作者: 刘贵容 彭润亚 王哲
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 微博热点分析 网络管理 大数据分析 预测模型 微博热点建模 预测效率
• 年，卷（期）: 2019,（21）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.21.016

摘要

微博热点反映一个社会对某一事件的看法,其受到许多因素的影响,具有一定的规律性,同时具有一定的随机性,数据规模庞大,传统方法无法准确、客观描述,微博热点预测错误大,为此设计基于大数据分析方法的微博热点建模与预测方法.首先对微博热点变化特点进行分析,找到引起微博热点预测错误大的原因,然后收集微博热点历史数据,通过聚类分析选择最优样本点组成训练样本,减少数据的规模,最后引入大数据分析方法建立微博热点预测模型,并与其他微博热点预测方法进行对比测试,所提方法的微博热点预测精度超过95％,预测误差远小于当前其他微博热点预测方法,而且建模与预测时间明显减少,加快了微博热点建模与预测效率,具有更高的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘贵容	重庆邮电大学移通学院	27	53	4.0	5.0
2	王哲	重庆邮电大学移通学院	22	20	2.0	3.0
3	彭润亚	重庆邮电大学移通学院	6	1	1.0	1.0