论文部分内容阅读
微博的出现改变了传统的信息传播方式。文章针对微博流行度预测的一系列问题展开综述。在对微博流行度预测问题进行定义的基础上,从微博内容、用户信息和网络结构3方面对影响微博流行度的主要因素进行介绍,对基于时间序列、基于流行病模型、基于分类模型和基于回归模型的4种微博信息预测主流方法进行比较,指出流行度预测未来的研究方向主要集中在时间粒度的划分、最小观测时间的确定、微博流行度的动态预测等方面。该研究对信息检索、舆情研判、企业营销等具有重要意义。