【摘 要】
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随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台。鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义。
【机 构】
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辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院,辽宁省抚顺市望花区教师进修学校
【基金项目】
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辽宁省教育科学“十三五”规划2016年度课题(JG16DB253);辽宁石油化工大学2016年教育教学改革研究项目(20165230060003)
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随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台。鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义。以新浪微博作为数据源,以用户和微博内容作为特征源,引入机器学习中的神经网络预测算法建立预测模型,实现对微博的转发预测。结果表明,与传统预测方法的对比,对微博转发可以做出较高准确率的预测。
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