新浪微博话题流行度预测技术研究

微博作为一种新的在线社会网形式,逐渐成为人们获取和共享信息的重要平台。以我国最大的微博网站——新浪微博为对象,重点研究了微博话题的流行度预测问题。收集了大约40G的微博话题信息作为研究数据集,从中提取出与话题流行度相关的微博用户属性和话题内容属性,在对这些属性相关性分析的基础上,提出了一种兼顾用户属性和内容属性的话题流行度定量描述方法。文章对影响话题流行度的各属性进行了详细的主成分分析,总结出4种属性作为话题流行度预测的依据,并建立了流行度的线性预测模型。该模型能较好地预测话题流行度,模型指标R2达到0.89。

基于复杂网络的微吧话题流行度预测研究

微吧是微博平台的贴吧,具有良好的话题主题性,为更好地进行话题流行度预测研究,对电影吧作为研究对象,建立复杂网络模型,并设计自适应差分进化算法对网络进行训练。在算法参数的设计中,通过对算法复杂度边界的推导得到最优参数。对比实验表明,较于神经网络该模型结构更加灵活,较于拟合模型该模型能够对话题特性进行更为全面的描述,并且在话题流行度的预测中具有更高的准确度和稳定性。