微博信息传播预测研究综述

微博已经逐渐成为人们获取信息、分享信息的重要社会媒体,深刻影响并改变了信息的传播方式.针对微博信息传播预测问题展开综述.该研究对舆情监控、微博营销、个性化推荐具有重要意义.首先概述微博信息传播过程,通过介绍微博信息传播的定性研究工作,揭示微博信息传播的特点;接着,从以信息为中心、以用户为中心以及以信息和用户为中心这3个角度介绍微博信息传播预测相关研究工作,对应的主要研究任务分别是微博信息流行度预测、用户传播行为预测和微博信息传播路径预测;继而介绍可用于微博信息传播预测研究的公开数据资源;最后,展望微博信息传播预测研究的问题与挑战.

调频广播传播预测方法分析与本地应用研究

分析了ITU-R建议所提供地面业务的点对面预测方法,采集了十一套调频广播信号在不同方位、不同距离的测量结果,通过理论与测量结果的对比分析,验证了ITU-R建议方法在中国区域的可用性.基于测试区域,对比城区、郊区、农村不同接收环境,三种不同地形精度,两类不同气象环境和七个不同标准偏差修正量条件下的预测精度,并在此基础上,提出了ITU-R建议方法在中国区域调频广播系统中的应用建议:一是充分考虑地面覆盖物对传播的影响;二是选用高精度的地形剖面数据;三是选用中国区域的大气折射参数的实测或统计分析值;四是针对特定区域分析,调整ITU-R建议方法中的标准偏差修正量.研究成果为ITU-R建议方法中国区域本地化改进以及广播业务规划提供了基础.

利用射线跟踪方法进行微蜂窝电波传播预测

由于传播环境有较大差异，微蜂窝电波传播预测无法借用大蜂窝的模型，射线跟踪方法是解决这一问题很有效的途径。本文提出了一种适合微蜂窝的“先平面后空间”的射线跟踪模型，这种模型避免了复杂的三维跟踪，使三维问题得以用两维手段解决，使预测精度和计算复杂性得到合理兼顾，本文还探索了自动建立建筑物数据库的方法，基于几何光学和一致性绕射理论对跟踪射线的场强进行了计算，并在最后用实测验证了预测结果。

基于三维射线跟踪的城市微小区电波传播预测算法

射线跟踪算法是用于城市微小区电波传播预测的一种有效算法 ,但大多文献只对其正向算法进行了详细的探讨 ,而对于比较精确的反向算法却少有提及 .本文对基于三维模型的射线跟踪反向算法进行了详细的讨论 。

基于用户与节点规模的微博突发话题传播预测算法

突发话题传播建模与预测的主要目的是对网络中可能产生不良影响的、紧急性突发事件的后续传播进行控制。目前微博网络中的话题传播与预测研究尚处于起步阶段。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型的深入研究,提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型,将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户,分析感染用户和易染用户的粉丝关系,预测下个时间窗口内被感染的用户规模。沿用话题传播模型研究中的"内外场强"概念,通过研究发现"内场强"和"外场强"有特定的比例关系,基于用户群的规模大小,分别提出基于用户和节点规模的话题传播预测算法。相关实验表明,基于用户的算法预测更为准确但是时间复杂度较高,基于节点规模的算法则更适合大规模数据集的处理。

新冠肺炎疫情传播预测方法综述

2019年底,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疾病爆发,为抑制病毒扩散并提前制定应对措施,预测病毒传播趋势成为了研究热点,各种COVID-19预测方法在疫情防控和稳定民心等方面起到了关键作用。根据近三年来的COVID-19传播趋势预测方法的文献资料,将预测方法分为数学模型预测方法、人工智能预测方法和群智能优化预测方法三类。陈述了新冠病毒的特性以及疫情带来的影响,并简要描述了目前各类预测方法的特点。分别介绍了三种预测方法中经典模型的发展历史以及分类,并从优缺点和性能等方面对各类改进模型进行了详细的对比分析。最后进行归纳总结,从预测方法的局限性入手,分析了各类方法的不足,并对传播预测方法的未来研究方向进行了展望。

基于射线跟踪法的微蜂窝电波传播预测模型

为了分析微蜂窝结构中无线电接收信号的特性,研究了无线电波在微蜂窝结构中的传播路径。基于射线追踪法和镜像反射原理提出一种电波传播预测模型,该模型将城市微蜂窝结构的电波传播路径由几何射线转化为树结构,利用运筹学中图论的相关原理遍历搜索全部路径,再用镜像反射原理进行筛选得到最后的传播预测路径。以某市区部分区域为例,进行无线电波在该微蜂窝结构中的传播预测计算,得到收发机之间的电波传播路径,验证了该模型的可行性和准确性。

一种高效的室内射线跟踪传播预测模型

射线跟踪是一种有效的无线通信电波传播预测方法．基于室内电波传播的特点，提出了一种适合室内环境的“用平面跟踪的结果来解决三维问题”的射线跟踪模型．该模型既有二维跟踪模型的快速，又有三维跟踪模型的高精度．该模型的路径损耗预测结果与实际的测量结果比较。

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测.

城市微蜂窝的快捷精确传播预测方法

基于路测数据和统计模式,提出了针对城市微蜂窝的模式修正场强传播损耗预测方法。依据路测数据的分布和蒙特卡罗模拟的结果,将预测区域划分为若干个子区域,运用基于最小均方误差的自适应算法,从路测数据中提取每个子区域的传播损耗参数,经线性方程计算子区域内场强分布,得出整个区域的场强二维覆盖。实验结果表明,所给方法具有传统确定性模式和统计模式各自的优点,其预测精度接近确定性模式,而计算时间与统计模式相当,具有高的工程应用价值。

衰落色散无线信道的电波传播预测与模拟

由多径色散及多普勒频移造成的频率—时间选择性衰落是城市移动无线信道的一个重要特性。在研究分析的基础上建立起了城市无线衰落信道的传播预测模型，并对上述无线信道传播模型的时域衰落特性进行了模拟仿真。

基于随机实验的蠕虫传播预测研究

蠕虫传播预测是蠕虫防御的基础之一,但随着蠕虫扫描策略日趋多样和互联网结构逐步复杂,在蠕虫爆发初期及时建立精确的蠕虫传播模型变得越来越困难。利用随机仿真实验来模拟蠕虫在网络中的传播行为,通过统计分析仿真实验结果,发现蠕虫传播实验结果是一个随机过程,而实验结果间存在很高的线性相关性。由此提出一种基于仿真实验统计结果的蠕虫传播趋势预测方法,该方法可以利用0.1%存在漏洞主机的感染信息精确的预测蠕虫传播趋势。

低频天波传播预测与低电离层模式参数的测定

在理想化的均匀球面通过进一步地与具有突变边界的均匀各向同性同心球面电离层条件下的 LF天波全波解的基础上 ,考虑由海陆之差引起的地面导电率的变化、大气和低电离层的不均匀性以及由地磁场引起的各向异性特性等因素的影响 ,推导出了较严格预测实际地与低电离层条件下场强与传播相延精确预测的完善公式。给出了一些低电离层模式参数的实测结果。这些模式参数为参考高度 h0 、参考浓度 N0 与梯度参数 α。由罗兰 -

融合用户信任及遗忘机制的社交网络传播预测模型

[目的/意义]研究在线社交网络中信息的传播模型与演化规律,对于预测微博话题传播的规模与效率有重要参考意义。[方法/过程]从信息传播网络的三大要素出发,基于传统传播模型,构建融合用户信任机制与遗忘机制的社交网络传播预测模型,通过Matlab仿真对模型进行稳态分析及演化分析,最后爬取微博中热门话题的相关数据对模型的预测效果进行验证。[结果/结论]用户、信息和媒体的不同特征因素对信息的传播过程产生不同的影响,考虑了用户信任与遗忘机制的模型预测效果相比传统模型更好,更加符合实际情况,为信息的趋势预测提供了重要依据,也为微博的监控与管理提供一定的建议。

基于神经网络的传播预测模型浅析

传播预测模型是网络规划和频谱资源合理利用的基础。在分析了现有模型不足的基础上,介绍了人工神经网络的结构及其传播预测模型的构建,并对该模型进行了改进,提出了应用反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络的混合传播模型。人工神经网络具有良好的非线性逼近能力和泛化能力,非常适用于特定地区传播损耗的预测。通过对试验数据的分析处理,验证了此方法能够更真实地反映该区域的无线电波传播环境,得到更高的预测准确度。

基于PE模型的三维广域电波传播预测方法

为进行三维电磁环境电波传播的计算、应用和分析,提出一种基于抛物方程(PE)模型的三维广域电波传播预测和应用方法。基于数字高程模型抓取地形剖面数据并进行地面类型和大气折射率剖面的配伍,给出PE模型中获得任意位置电磁数据的方法,批处理并行运算各二维剖面的电波传播,提出剖面上和剖面间任意空间点场强数据的生成方法,基于等价门限实现雷达、通信、电磁干扰等应用的作用区域预报。利用FORTRAN在科学计算、MATLAB在数据分析和可视化上的优势,设计软件流程,数值实验验证了该方法的正确性和可行性。

室内WLAN环境电波传播预测的改进模型

无线通信的应用正逐渐由室外向室内扩展和延伸，而室内无线信道远比室外复杂得多，因此室内WLAN电波传播预测研究成了目前研究的重要课题。对无线通信信道的特性进行了深入分析，提出了基于编程优化的分区模型，对室内环境障碍物按材料的不同进行了分区处理，提高了跟踪效率。

一种典型超短波传播预测方法及其业务应用

针对超短波频段传播预测问题,文章基于ITU-R P.1546建议改进并设计一种地面业务点到面场强预测方法;选取不同频率、不同地形下的预测结果,与WRAP软件进行分析比对,验证了该方法在中国区域的可用性。最后结合无线电监测站建站规划的需求,设计了一种监测台站部署辅助决策软件。

面向社交网络的信息传播预测方法及实现

通过分析社交网络中信息传播的特点,构造了社交网络信息传播模型。以用户之间互动情况来定义用户间的信任值,以新浪微博为例研究了用户间的关系特征和社交网络中信息传播的特点。

基于级联时空特征的信息传播预测方法

现有信息传播预测方法对级联序列和拓扑结构独立建模,难以学习级联时序特征和结构特征在嵌入空间的交互表达,造成对信息传播动态演化的刻画不足.因此,文中提出基于级联时空特征的信息传播预测方法.基于社交关系网络和传播路径构建异质图,使用图神经网络学习异质图和社交关系网络节点的结构上下文,引入门控循环单元提取级联时序特征,融合结构上下文和时序特征,构建级联时空特征,进行信息传播的微观预测.在Twitter、Memes数据集上的实验表明,文中方法性能得到一定提升.