本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)論壇 自相似 FARIMA λ-ARMA 預(yù)測　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2010年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】： 隨著Web2.0概念的提出,高速變化的互聯(lián)網(wǎng)正得到人們越來越多的關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)論壇、博客等溝通交流形式已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的熱點。一方面,在網(wǎng)絡(luò)論壇研究中,話題熱點分析是一個主要的研究方向；另一方面,由于各種商業(yè)活動決策(如產(chǎn)品市場調(diào)查或廣告投放)的需要,宏觀上了解論壇或博客用戶參與度的變化正在成為一個新的研究熱點,對論壇中文章數(shù)隨時間變化規(guī)律的研究最近也得到了人們的關(guān)注。因此,網(wǎng)絡(luò)論壇特性的精確測量和刻畫,對分析、理解和仿真網(wǎng)絡(luò)論壇的動態(tài)變化,對指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)論壇控制方案的設(shè)計都具有基礎(chǔ)性的意義。 本文以網(wǎng)絡(luò)論壇中的文章數(shù)為研究對象,分析研究文章數(shù)序列的特性,提出文章數(shù)序列的描述模型,并在此基礎(chǔ)上提出網(wǎng)絡(luò)論壇文章數(shù)序列的預(yù)測方法。首先,對實際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,驗證和證明文章數(shù)序列的自相似性特性。然后,用短相關(guān)特性和長相關(guān)特性的時間序列分析方法對自相似網(wǎng)絡(luò)論壇文章數(shù)進(jìn)行建模分析,給出了利用馬爾可夫模型、FARIMA模型進(jìn)行建模的方法和步驟。為了避免FARIMA模型在結(jié)構(gòu)辨識和參數(shù)估計上的復(fù)雜性,通過分析ARMA模型的參數(shù)估計方法,提出了基于傳統(tǒng)ARMA模型的改進(jìn)模型λ-ARMA。通過對實際數(shù)據(jù)的實驗,驗證了FARIMA模型和λ-ARMA模型在文章數(shù)序列建模方面的適用性。 建立模型的一個重要用途是進(jìn)行預(yù)測,本文結(jié)合實際數(shù)據(jù)給出了預(yù)測的算法和步驟,并通過實驗驗證了不同模型在不同置信區(qū)間內(nèi)的適用性。 本文的研究結(jié)果表明從文章數(shù)的角度分析網(wǎng)絡(luò)論壇是必要的而且可行的。本文的工作將為下一代網(wǎng)絡(luò),尤其是網(wǎng)絡(luò)論壇、博客等的構(gòu)建和管理提供參考。
[Abstract]:With the introduction of the concept of Web2.0, people are paying more and more attention to the high-speed change of the Internet. Communication and communication forms such as Internet forums and blogs have become the focus of Internet applications. On the one hand, in the research of Internet forums, Hot topic analysis is a major research area; on the other hand, because of the needs of various business decisions (such as product market research or advertising), Macroscopically understanding the change of participation of forum or blog users is becoming a new research hotspot. The research on the regularity of the number of articles in the forum over time has been paid more and more attention recently. The accurate measurement and characterization of the characteristics of the network forum are of fundamental significance for analyzing, understanding and simulating the dynamic changes of the network forum and for guiding the design of the control scheme of the network forum. This paper takes the article number in the network forum as the research object, analyzes the characteristics of the article number sequence, puts forward the description model of the article number sequence, and then puts forward the prediction method of the article number sequence in the network forum. The paper analyzes the actual data, verifies and proves the self-similarity characteristic of the article number sequence, then uses the time series analysis method of the short correlation characteristic and the long correlation characteristic to model and analyze the number of articles in the self-similar network forum. In order to avoid the complexity of structure identification and parameter estimation of FARIMA model, the method of parameter estimation of ARMA model is analyzed. An improved model 位 -ARMA based on the traditional ARMA model is proposed. The applicability of the FARIMA model and 位 -ARMA model in the article number sequence modeling is verified by the experiment of the actual data. One of the important uses of modeling is to predict. In this paper, the algorithms and steps of prediction are given based on the actual data, and the applicability of different models in different confidence intervals is verified by experiments. The research results show that it is necessary and feasible to analyze the network forum from the point of view of the number of articles. The work of this paper will provide a reference for the construction and management of the next generation network, especially the network forum, blog and so on.
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：G353

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1555713