采用实时线性模型的微博话题预警分析     

饶浩  文海宁 《图书情报工作》2017,61(15):130-137

[目的/意义]微博在当前信息传播中起着重要作用,为有效预测微博热点及舆情导控,建立实时线性预警模型。[方法/过程]将采集的指标进行缺失值和异常值的处理后,对微博话题热度与大V影响力因子进行因子分析与逐步回归的比较,筛选出公共影响因子;再对其加权,探索不同权重调节因子下的最佳定量公式;用此公式每次输入当前时刻起前3小时的数据,预测当前时刻起后30分钟的加权值对应的话题词,每隔10分钟重新更新一遍参数。[结果/结论]实验证明该预测模型能大大降低数据采集解析和预测时间,保持较好的准确率,并可通过选择合适的阈值,进一步提升精确度。  相似文献   

改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用     

饶浩  文海宁  林育曼  陈晓锋 《现代情报》2017,37(3):46-51

为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型。首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4∶1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示。实验结果表明：应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳。  相似文献