發(fā)布時(shí)間：2019-06-06 18:49

【摘要】：為了預(yù)測(cè)微博消息的傳播時(shí)間,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博消息傳播時(shí)間預(yù)測(cè)方法。該方法定義了微博消息的傳播時(shí)間,提取出微博網(wǎng)絡(luò)中的用戶特征和內(nèi)容特征,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練特征同傳播時(shí)間之間的復(fù)雜關(guān)系,建立預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)新浪微博數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法有效可行,并且預(yù)測(cè)精度高,訓(xùn)練速度快。
[Abstract]:In order to predict the propagation time of Weibo message, a Weibo message propagation time prediction method based on RBF neural network is proposed. In this method, the propagation time of Weibo message is defined, the user features and content features in Weibo network are extracted, and the prediction model is established by using the complex relationship between training features and propagation time of RBF neural network. The experimental results of Sina Weibo data show that the method is effective and feasible, and the prediction accuracy is high and the training speed is fast.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家863高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2011AA010603、2011AA010605)
【分類號(hào)】：TP183;TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會(huì)議論文 前8條

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3 郭鵬;陳s，

本文編號(hào)：2494519