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基于逻辑回归模型的微博转发预测
被引：7
作者：
王振飞
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机构: 郑州大学信息工程学院
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[1] 郑州大学信息工程学院
来源：
关键词：
微博;
特征提取;
SVM分类器;
逻辑回归模型;
转发预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393.09 [];
学科分类号：
080402 ;
摘要：
随着在线社交网络的快速发展,越来越多的人开始利用微博等交流工具来传播信息或分享观点.微博已经成为一个表达公共舆论的重要传播媒体,研究微博中的信息转发规律对于热点挖掘、舆情监控、品牌营销等有着重要意义.以新浪微博为例,从发布用户、接受用户、微博内容三个方面进行特征提取,结合支持向量机SVM分类器进行用户去重、垃圾用户滤除,将提取的特征输入到预测算法中,建立逻辑回归模型,实现对微博转发预测.与传统同类预测模型进行对比试验,验证本文方法的正确性与有效性.
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页码：1651 / 1655
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