【摘 要】
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对于网络舆情研究中的微博预测问题,目前的主要方法是根据微博文本特征以及早期传播特征来进行预测,这种预测忽略了用户之间的相互关系以及用户喜好,因此导致预测微博热度时
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对于网络舆情研究中的微博预测问题,目前的主要方法是根据微博文本特征以及早期传播特征来进行预测,这种预测忽略了用户之间的相互关系以及用户喜好,因此导致预测微博热度时准确性不高.本文提出了一种基于用户关系、用户兴趣和早期传播数据的转发预测模型,首先利用TF-IDF与LDA主题模型计算参与互动用户兴趣与微博文本的相似度,再利用PageRank算法衡量博主影响力,将模型分别应用于逻辑回归、支持向量机和随机森林来预测微博的流行度.结果表明,该方法能有效提高微博预测的准确率.
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