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基于特征选择的企业微博转发机制研究
被引量：
4
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作者
张玢玢
李兵
李岳欣
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2014年第12期127-132,共6页
为丰富微博转发机制的研究,引入企业官方微博作为研究对象,探究微博的内容文本特征、形式化特征及时间性特征对微博转发影响的大小及影响规则。分析汇总影响微博转发的全特征集合,在此基础上进行特征选择和微博转发预测,并对不同产品的...
为丰富微博转发机制的研究,引入企业官方微博作为研究对象,探究微博的内容文本特征、形式化特征及时间性特征对微博转发影响的大小及影响规则。分析汇总影响微博转发的全特征集合,在此基础上进行特征选择和微博转发预测,并对不同产品的微博转发预测模型进行对比分析,以期挖掘各产品自适性的转发影响因子,为企业微博营销提供策略支持。
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企业
微博
特征选择
最优
微博
特征集合
决策树算法
微博
转发
预测模型
微博转发规则
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题名
基于特征选择的企业微博转发机制研究
被引量：
4
1
作者
张玢玢
李兵
李岳欣
机构
对外经济贸易大学信息学院
埃森哲(中国)有限公司
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2014年第12期127-132,共6页
基金
北京自然科学基金项目"基于多源信息融合的北京公共危机事件情境感知研究"(编号:9142014)研究成果之一
文摘
为丰富微博转发机制的研究,引入企业官方微博作为研究对象,探究微博的内容文本特征、形式化特征及时间性特征对微博转发影响的大小及影响规则。分析汇总影响微博转发的全特征集合,在此基础上进行特征选择和微博转发预测,并对不同产品的微博转发预测模型进行对比分析,以期挖掘各产品自适性的转发影响因子,为企业微博营销提供策略支持。
关键词
企业
微博
特征选择
最优
微博
特征集合
决策树算法
微博
转发
预测模型
微博转发规则
Keywords
enterprisesˊmicroblog
feature selection
optimal microblog feature set
decision tree algorithm
microblogˊs message forwarding forecast model
microblog message forwarding rules
分类号
G353 [文化科学—情报学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于特征选择的企业微博转发机制研究
张玢玢
李兵
李岳欣
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2014
4
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