本文選題：活躍微博　切入點(diǎn)：主題模型　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,微博以其豐富及時(shí)的信息、舒適的用戶體驗(yàn)在人們的生活中被廣泛應(yīng)用。微博已經(jīng)成為人們信息交流、展示自我的一個(gè)重要平臺(tái)。當(dāng)下,微博平臺(tái)的用戶規(guī)模巨大,而且涵蓋的社會(huì)階層十分廣泛。微博用戶每天在微博平臺(tái)產(chǎn)生海量?jī)?nèi)容,這些內(nèi)容既有普通民眾對(duì)日常生活的記錄分享,也有政府、企業(yè)以及其他組織發(fā)布的關(guān)于社會(huì)事務(wù)的公告。總的來(lái)說(shuō),對(duì)社會(huì)熱點(diǎn)事件的關(guān)注與探討才是微博平臺(tái)的主流,從這個(gè)意義來(lái)說(shuō),微博是當(dāng)下社會(huì)的一個(gè)縮影。鑒于微博平臺(tái)如此巨大的社會(huì)影響力,微博活躍內(nèi)容的及時(shí)掌控對(duì)微博平臺(tái)的內(nèi)容分發(fā)控制、網(wǎng)絡(luò)輿情管理有著及其重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。目前微博預(yù)測(cè)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn),其涉及的范疇也非常廣泛。本文就活躍微博的預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究,研究的主要內(nèi)容包括研究問(wèn)題建模和解決問(wèn)題的基于LDA和隨機(jī)森林的活躍微博預(yù)測(cè)模型。對(duì)于研究問(wèn)題建模,本文首先分析了和微博“互動(dòng)”相關(guān)的三個(gè)操作(點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論),并通過(guò)權(quán)重求解的方式構(gòu)建了微博互動(dòng)的數(shù)學(xué)模型;然后本文分析了微博活躍度和互動(dòng)值以及微博活躍度與粉絲數(shù)之間的相關(guān)性;最后給出了微博是否活躍的數(shù)學(xué)判定模型。對(duì)于活躍微博預(yù)測(cè)模型,本文首先根據(jù)影響微博活躍因素的分析以及研究特體的特殊性分析,設(shè)計(jì)了爬蟲(chóng)并爬取了相關(guān)微博數(shù)據(jù)。然后基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集,本文利用微博活躍判定模型對(duì)微博是否活躍進(jìn)行標(biāo)注,構(gòu)造特征集。接著本文使用LDA建模的方式的對(duì)微博博文的主題進(jìn)行發(fā)掘,經(jīng)過(guò)Gibbs采樣之后獲得文檔-主題的概率分布矩陣,概率矩陣經(jīng)過(guò)離散化處理之后并入原始特征集獲得優(yōu)化后的(即包含主題信息的)特征集。對(duì)于預(yù)測(cè)模型的算法選擇,本文基于微博平臺(tái)的的數(shù)據(jù)特點(diǎn),對(duì)比分析了多種預(yù)測(cè)算法;然后選擇了和數(shù)據(jù)特點(diǎn)契合度較高的隨機(jī)森林模型;最后本文對(duì)隨機(jī)森林算法進(jìn)行了平衡化處理。最后本文在模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)的基礎(chǔ)上,采用對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式對(duì)本文的活躍微博預(yù)測(cè)模型進(jìn)行效果驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于隨機(jī)森林算法和LDA主題模型的活躍微博預(yù)測(cè)模型取得了良好的預(yù)測(cè)效果,是切實(shí)可行的。
[Abstract]:With the rapid development of mobile Internet, Weibo is widely used in people's life with its rich and timely information and comfortable user experience.Weibo has become an important platform for people to exchange information and show themselves.At present, Weibo platform user scale is huge, and the social stratum that covers is very wide.Weibo users generate huge amounts of content every day on the Weibo platform, which includes records of daily life shared by ordinary people and announcements on social affairs issued by governments, enterprises and other organizations.In general, the focus and discussion on social hot issues is the mainstream of Weibo's platform. In this sense, Weibo is a microcosm of the present society.In view of the huge social influence of Weibo platform, the timely control of Weibo's active content has important theoretical significance and application value to the content distribution control of Weibo platform, and the management of network public opinion is of great theoretical significance and application value.At present Weibo forecast has become the research hotspot, its scope is also very extensive.In this paper, the prediction of active Weibo is studied. The main contents of the study include problem modeling and problem solving based on LDA and stochastic forest active Weibo prediction model.For the modeling of research problems, this paper first analyzes the three operations related to Weibo's "interaction" (likes, forwards, comments), and constructs the mathematical model of Weibo interaction by solving the weights.Then, this paper analyzes the correlation between Weibo's activity and interaction value, as well as Weibo's activity and the number of fans, and finally gives a mathematical model to determine whether Weibo is active or not.For the active Weibo prediction model, according to the analysis of the active factors and the particularity analysis of the special body, the crawler is designed and crawling the data of Weibo.Then, based on the preprocessed data set, this paper uses Weibo active decision model to label Weibo and construct the feature set.Then this paper uses LDA modeling method to excavate the theme of Weibo's blog, after Gibbs sampling, we get the probability distribution matrix of document-topic.The probability matrix is discretized and incorporated into the original feature set to obtain the optimized feature set.For the algorithm selection of the prediction model, based on the data characteristics of Weibo platform, this paper compares and analyzes various prediction algorithms, and then selects the random forest model with high consistency with the data characteristics.Finally, the stochastic forest algorithm is balanced.Finally, on the basis of model training and parameter optimization, this paper verifies the effect of active Weibo prediction model by contrast experiment.The experimental results show that the active Weibo prediction model based on stochastic forest algorithm and LDA subject model has good prediction effect and is feasible.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F224;F49

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本文編號(hào)：1696108