【摘 要】
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目的为了研究社交媒体数据和流行性感冒(流感)暴发的关系,为有效预防流感提供参考信息。方法利用网络爬虫收集澳大利亚2015年第1周至2017年第29周的Twitter数据,获得社交媒体
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院; 昆士兰大学信息技术与电子工程学院;
【基金项目】
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广西云计算与大数据协同创新中心项目(YD16E18)
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目的为了研究社交媒体数据和流行性感冒(流感)暴发的关系,为有效预防流感提供参考信息。方法利用网络爬虫收集澳大利亚2015年第1周至2017年第29周的Twitter数据,获得社交媒体中的流感相关讨论数据,通过关键字过滤技术获取Twitter中包含sore throat、stuffy nose等有意义推文,采用ARIMA模型和Holt-Winters指数平滑模型对提取的推文列表建模,并进行对比。结果基于Twitter数据的ARIMA模型平均相对误差为6.40%,Holt-Winters指数平滑模型平均相对误差为17.06%。结论基于Twitter数据的ARIMA模型能够有效的预测澳大利亚流感病例的发展趋势。
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