本文關(guān)鍵詞：基于DTPM模型的話題熱度預測方法

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【摘要】：[目的/意義]隨著網(wǎng)絡(luò)輿情對現(xiàn)實生活的影響越來越大,對其中一些具有負面影響的話題進行追蹤與預測具有重要意義。由于微博話題熱度時間序列非線性、時變性等特征,因此目前的研究難以對其進行較為理想的預測。[方法/過程]為了提高話題熱度預測精度,在LDA和EEMD方法基礎(chǔ)上提出了離散話題熱度預測模型DTPM(Discretized Topic Predict Model)模型。首先,引入LDA模型,結(jié)合話題具有的內(nèi)容和外在特征兩個方面的熱度因素,定義更加符合實際的話題熱度計算方法,得到話題熱度時間序列。然后,采用EEMD技術(shù)對該熱度時間序列進行離散分解,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等預測方法對各部分進行預測建模,最終匯總得到話題預測結(jié)果。[結(jié)果/結(jié)論]基于真實微博數(shù)據(jù)進行話題熱度預測仿真實驗,對比了話題熱度時間序列不同處理下的預測精度。試驗結(jié)果表明,對話題熱度時間序列進行離散化的DTPM模型能夠有效提高話題熱度預測的精度。
【作者單位】： 南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院;
【關(guān)鍵詞】： 話題熱度時間序列 LDA EEMD DTPM模型
【基金】：國家自然科學基金項目“基于演化本體的網(wǎng)絡(luò)輿情自適應(yīng)跟蹤方法研究”(編號:71373123) 江蘇高校哲學社會科學研究重點項目“基于超網(wǎng)絡(luò)的江蘇教育微博輿情多元意見演化模型及應(yīng)用研究”(編號:2015ZDIXM007) 高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費重大項目培育基金“基于‘模型-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動’的復雜社會網(wǎng)絡(luò)行為大數(shù)據(jù)分析方法研究”(編號:NP201630X)研究成果之一
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 0引言作為大數(shù)據(jù)時代的典型例子,基于Internet的社交網(wǎng)絡(luò)隨著Web 2.0的出現(xiàn)在信息傳播中扮演者越來越重要的角色,日益增加的海量互聯(lián)網(wǎng)用戶積累了龐大的用戶群體,形成了巨大的虛擬社交網(wǎng)絡(luò)。其中,微博作為網(wǎng)絡(luò)社交媒體的代表具有用戶量巨大、信息多元、影響力巨大等特點。截止，

本文編號：728045