微博内向型传导热点发现与预测算法研究

被引：2

作者：

王林森 ^{[1
]}

王学义 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南医科大学人文与管理学院

[2] 西南财经大学中国西部经济研究中心

来源：

图书情报工作 | 2018年 / 03期

关键词：

舆情监测; 微博; 复杂网络; 传导节点; 热点预测;

D O I：

10.13266/j.issn.0252-3116.2018.03.009

中图分类号：

G206 [传播理论]; TP393.092 [];

学科分类号：

050302 ; 080402 ;

摘要：

[目的 /意义]为应对微博内向型传导热点生灭速度快、热点特征不明显等问题,研究新型的微博内向型传导热点发现与预测算法。[方法 /过程]针对上述问题,基于复杂网络分析方法,构建微博传导热点预测算法,该算法通过复杂网络节点模型扩展生成微博传导节点模型,发现内向型传导节点的传导子网;通过对传导节点序列实施热功率计算,对其信息传导覆盖范围以及未来影响力进行预测,进行传导热点发现及预测。[结果/结论]数据实验表明,该算法较之目前常用的热点预测算法,具有较高的传导热点覆盖率和准确率,且耗时较少,性价比较高。

引用

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共 3 条

[1] 基于突发事件特征网络的用户社区发现与社区主题演化研究——以新浪微博H7N9事件为例 [J].