本文關(guān)鍵詞：基于微博挖掘的流行趨勢預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 微博 流行趨勢預(yù)測 特征融合 相似度 粒子群優(yōu)化

【摘要】：近年來,隨著Web 2.0和移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上涌現(xiàn)了大量的社交網(wǎng)絡(luò)平臺。微博作為其中一種社交網(wǎng)絡(luò)平臺,以其高便捷性、高原創(chuàng)性、強(qiáng)交互性和強(qiáng)草根性的特點吸引了大量用戶,成為人們生活中獲取與分享信息的重要平臺。研究如何及時準(zhǔn)確地預(yù)測微博未來的流行趨勢,對內(nèi)容推薦、廣告營銷以及輿情監(jiān)控等領(lǐng)域都具有重要意義。本文以新浪微博為研究對象,對微博流行趨勢預(yù)測進(jìn)行了研究,具體工作如下:1.分別分析了內(nèi)容、時序和網(wǎng)絡(luò)這三類因素對微博轉(zhuǎn)發(fā)過程的影響。實驗結(jié)果表明,不包含鏈接的微博更容易被轉(zhuǎn)發(fā);微博中提及的人數(shù)越多,其最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的分布范圍越小,且轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)都比較少;不同時間段發(fā)布的微博,其最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)差別較大;微博最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與其最小轉(zhuǎn)發(fā)時間間隔之間存在一定的負(fù)相關(guān)性;初期曝光量較小的微博,其最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的分布范圍也較小,且大部分的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)都較少;微博最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與其早期轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)的鏈接密度之間近似呈現(xiàn)負(fù)線性相關(guān)。2.分析了現(xiàn)有研究中常用微博特征存在的不足,然后在此基礎(chǔ)上從微博的內(nèi)容、時序和網(wǎng)絡(luò)三個方面提取了一系列新特征,將新特征與常用特征相結(jié)合,對邏輯斯蒂回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等分類模型進(jìn)行訓(xùn)練并對目標(biāo)微博的流行度范圍進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果顯示,在加入本文提取的新特征后,這四種模型的預(yù)測正確率分別提高了1.91%,14.80%,2.92%和6.92%。3.將提取的微博特征應(yīng)用到基于相似度的微博流行趨勢預(yù)測方法中,給出了基于加權(quán)馬氏距離的微博相似度計算方法,根據(jù)提取的微博特征選取與目標(biāo)微博最相似的6)條歷史微博,將其加權(quán)平均流行度作為目標(biāo)微博的最終流行度。在此基礎(chǔ)上,還利用粒子群算法對選取的歷史微博數(shù)量和特征權(quán)重進(jìn)行了優(yōu)化。實驗結(jié)果顯示,與僅使用常用特征時的最優(yōu)結(jié)果相比,相對絕對誤差降低了0.0801,正確率提高了9.00%;與未經(jīng)過粒子群算法優(yōu)化的方法相比,相對絕對誤差降低了0.0640,正確率提高了6.00%。
【關(guān)鍵詞】：微博 流行趨勢預(yù)測 特征融合 相似度 粒子群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：G206;TP393.092
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-22
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-20
• 1.2.1 Web內(nèi)容流行趨勢預(yù)測12-15
• 1.2.2 基于相似度的微博流行趨勢預(yù)測15-16
• 1.2.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的微博流行趨勢預(yù)測16-19
• 1.2.4 基于轉(zhuǎn)發(fā)模擬的微博流行趨勢預(yù)測19-20
• 1.3 論文主要工作20-21
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)21-22
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹22-30
• 2.1 常用的分類模型22-26
• 2.1.1 邏輯斯蒂回歸模型22-23
• 2.1.2 樸素貝葉斯模型23-24
• 2.1.3 支持向量機(jī)模型24-25
• 2.1.4 隨機(jī)森林模型25-26
• 2.2 常用的鄰近性度量指標(biāo)26-28
• 2.3 粒子群優(yōu)化算法28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第三章 微博轉(zhuǎn)發(fā)過程實證分析30-40
• 3.1 問題的提出和相關(guān)工作30-31
• 3.2 實驗設(shè)計31-33
• 3.2.1 數(shù)據(jù)介紹31
• 3.2.2 實驗方法及過程31-33
• 3.3 實驗結(jié)果及分析33-39
• 3.3.1 微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)變化曲線及分布33-35
• 3.3.2 微博用戶粉絲數(shù)與朋友數(shù)分布35
• 3.3.3 內(nèi)容因素對微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響35-36
• 3.3.4 時序因素對微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響36
• 3.3.5 網(wǎng)絡(luò)因素對微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于特征融合的微博流行趨勢預(yù)測40-58
• 4.1 問題的提出和相關(guān)工作40-41
• 4.2 基于特征融合的微博流行趨勢預(yù)測41-47
• 4.2.1 算法步驟41-42
• 4.2.2 轉(zhuǎn)發(fā)鏈和網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造42
• 4.2.3 微博內(nèi)容特征42-43
• 4.2.4 微博時序特征43-44
• 4.2.5 微博網(wǎng)絡(luò)特征44-47
• 4.3 實驗設(shè)計47-50
• 4.3.1 數(shù)據(jù)介紹47-48
• 4.3.2 評價指標(biāo)48-49
• 4.3.3 實驗方法及過程49-50
• 4.4 實驗結(jié)果及分析50-57
• 4.4.1 特征重要性51-52
• 4.4.2 分類模型預(yù)測效果對比52-53
• 4.4.3 不同類別特征的有效性53
• 4.4.4 全部特征與常用特征預(yù)測效果對比53
• 4.4.5 預(yù)測時刻對預(yù)測效果的影響53-55
• 4.4.6 流行度閾值對預(yù)測效果的影響55-56
• 4.4.7 模型時間性能對比56-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 基于相似度的微博流行趨勢預(yù)測58-72
• 5.1 問題的提出和相關(guān)工作58-59
• 5.2 基于相似度的微博流行趨勢預(yù)測59-62
• 5.2.1 算法步驟59-60
• 5.2.2 微博特征提取60
• 5.2.3 微博相似度60-61
• 5.2.4 目標(biāo)微博流行度61
• 5.2.5 方法參數(shù)選擇61-62
• 5.2.6 方法時間復(fù)雜度62
• 5.3 實驗設(shè)計62-64
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)62
• 5.3.2 評價指標(biāo)62-63
• 5.3.3 實驗方法及過程63-64
• 5.4 實驗結(jié)果及分析64-71
• 5.4.1 預(yù)測效果對比64-65
• 5.4.2 不同類別特征的有效性65-66
• 5.4.3 相似微博數(shù)量對預(yù)測效果的影響66-68
• 5.4.4 全部特征與常用特征預(yù)測效果對比68-69
• 5.4.5 預(yù)測時刻對預(yù)測效果的影響69-71
• 5.4.6 方法時間性能對比71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 工作總結(jié)72-73
• 6.2 工作展望73-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果80-81

【相似文獻(xiàn)】

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