基于逻辑回归模型的微博转发预测

摘要：

随着在线社交网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博等交流工具来传播信息或分享观点.微博已经成为一个表达公共舆论的重要传播媒体,研究微博中的信息转发规律对于热点挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.以新浪微博为例,从发布用户、接受用户、微博内容三个方面进行特征提取,结合支持向量机SVM分类器进行用户去重、垃圾用户滤除,将提取的特征输入到预测算法中,建立逻辑回归模型,实现对微博转发预测.与传统同类预测模型进行对比试验,验证本文方法的正确性与有效性.

关键词：微博、特征提取、SVM分类器、逻辑回归模型、转发预测

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：郑州大学新媒体公共传播学科招标课题阶段性成果项目XMTGGCBJSZ11;河南省科技攻关项目142102310531

在线出版日期：2016-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1651-1655