模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (7): 586-594    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201507002
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基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测*
陈羽中,方明月,郭文忠,郭昆
1.福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350108
2.福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州 350108
Topic Popularity Prediction of Microblog Based on Wavelet Transformation and ARIMA
CHEN Yu-Zhong, FANG Ming-Yue, GUO Wen-Zhong, GUO Kun
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108
2.Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing,Fuzhou University, Fuzhou 350108

全文: PDF (665 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义.首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力.然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度.最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值.实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率.
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作者相关文章
陈羽中
方明月
郭文忠
郭昆
关键词 话题热度预测用户影响力老化理论小波变换差分自回归移动平均模型(ARIMA)    
Abstract:The research of topic popularity prediction problem can be an important significance for maximizing the propagation effects of network advertisements as well as guiding and controlling the network consensus. Firstly, according to user relationship and topic factor, user influence is computed and topic influence is defined. Then, based on aging theory, topic energy value is calculated by considering both topic influence and the number of microblogs related to the topic, and the heat of topic is quantified. Finally, an method named topic popularity prediction of microblog based on wavelet transformation and autoregressive integrated moving average model is proposed to predict topic popularity of microblog and forecast when a topic will hit the peak. Experimental results show that the proposed method can effectively predict the topic popularity and the peak of a topic with lower residual error and omission rate.
Key wordsTopic Popularity Prediction    User Influence    Aging Theory    Wavelet Transformation    Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA)   
收稿日期: 2014-05-13     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61300104,61370210,61103175)、福建省自然科学基金项目(No.2013J01232)、福建省教育厅重点项目(No.JK2012003)、福建省科技创新平台项目(No.2009J1007)、福建省科技厅产学重大项目(No.2014H6014)资助
作者简介: 陈羽中,男,1979年生,博士,副教授,主要研究方向为计算智能、复杂网络、数据挖掘.E-mail:yzchen@fzu.edu.cn.方明月,女,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为复杂网络、数据挖掘.郭文忠(通讯作者),男,1979年生,博士,教授,主要研究方向为计算智能及其应用.E-mail:gwz1979@fzu.edu.cn.郭昆,男,1979年生,博士,讲师,主要研究方向为复杂网络、数据挖掘.
引用本文:   
陈羽中,方明月,郭文忠,郭昆. 基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(7): 586-594. CHEN Yu-Zhong, FANG Ming-Yue, GUO Wen-Zhong, GUO Kun. Topic Popularity Prediction of Microblog Based on Wavelet Transformation and ARIMA. , 2015, 28(7): 586-594.
链接本文:  
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