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基于传染病模型的微博信息传播预测研究
被引量:
7
1
作者
游新年
刘群
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期53-56,共4页
随着微博的爆炸式发展,微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方面都具有重要意义。根据微博信息传播特点,结合传染病动力学原理,提出基于经典SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)传染...
随着微博的爆炸式发展,微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方面都具有重要意义。根据微博信息传播特点,结合传染病动力学原理,提出基于经典SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)传染病模型的微博信息传播预测模型。该模型考虑了微博用户转发行为对信息传播机理的影响,构建具有微博传播特性的演化方程组。实验结果表明,该模型比SISe模型的预测误差更小,可以更准确地拟合和预测微博信息的转发数,从而预测得出微博信息的传播趋势。
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关键词
微博信息传播
传染病模型
转发行为
预测模型
传播趋势
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职称材料
题名
基于传染病模型的微博信息传播预测研究
被引量:
7
1
作者
游新年
刘群
机构
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期53-56,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61075019)
重庆市自然科学基金项目(CSTC2014jcyjA40047)
重庆市教委研究项目(KJ1400403)
文摘
随着微博的爆炸式发展,微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方面都具有重要意义。根据微博信息传播特点,结合传染病动力学原理,提出基于经典SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)传染病模型的微博信息传播预测模型。该模型考虑了微博用户转发行为对信息传播机理的影响,构建具有微博传播特性的演化方程组。实验结果表明,该模型比SISe模型的预测误差更小,可以更准确地拟合和预测微博信息的转发数,从而预测得出微博信息的传播趋势。
关键词
微博信息传播
传染病模型
转发行为
预测模型
传播趋势
Keywords
Microblogging information dissemination
Epidemic model
Reblogging behaviour
Prediction model
Dissemination trend
分类号
TP393 [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
基于传染病模型的微博信息传播预测研究
游新年
刘群
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
7
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