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基于改进人口模型的微博话题趋势预测
被引量：
9
1
作者
何炎祥
刘健博
+3 位作者
刘楠
彭敏
陈强
何静
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期1-8,共8页
趋势预测问题是当前社会计算中的研究热点,但微博平台的话题趋势预测还处在探索阶段。在分析、抽取和定义事件趋势的影响因素的基础上,改进了人口模型使其适用于微博趋势预测,然后将改进的人口模型映射在神经网络上,并利用遗传优化的神...
趋势预测问题是当前社会计算中的研究热点,但微博平台的话题趋势预测还处在探索阶段。在分析、抽取和定义事件趋势的影响因素的基础上,改进了人口模型使其适用于微博趋势预测,然后将改进的人口模型映射在神经网络上,并利用遗传优化的神经网络对事件的趋势进行预测。实验证明,该方法对于预测网络中长期酝酿的事件发展趋势效果明显,能够有效地预测事件的爆发点和发帖量,而且适用于小样本预测问题。
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关键词
社会计算
趋势
预测
:
神经网络
人口模型
社交
网络
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职称材料
题名
基于改进人口模型的微博话题趋势预测
被引量：
9
1
作者
何炎祥
刘健博
刘楠
彭敏
陈强
何静
机构
武汉大学计算机学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
军事经济学院军需系
肯尼索州立大学
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472290
61472291)
+1 种基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61303115)
武汉市科技攻关基金资助项目(201210421135)~~
文摘
趋势预测问题是当前社会计算中的研究热点,但微博平台的话题趋势预测还处在探索阶段。在分析、抽取和定义事件趋势的影响因素的基础上,改进了人口模型使其适用于微博趋势预测,然后将改进的人口模型映射在神经网络上,并利用遗传优化的神经网络对事件的趋势进行预测。实验证明,该方法对于预测网络中长期酝酿的事件发展趋势效果明显,能够有效地预测事件的爆发点和发帖量,而且适用于小样本预测问题。
关键词
社会计算
趋势
预测
:
神经网络
人口模型
社交
网络
Keywords
social computing
trend forecasting
neural network
malthus model
social networks
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进人口模型的微博话题趋势预测
何炎祥
刘健博
刘楠
彭敏
陈强
何静
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
9
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