基于社会化媒体节点属性的信息预测

摘要：

针对多数研究仅将社会化媒体作为数据来源的现状,深入分析社会化媒体特点,重点将节点属性分为静态和动态进行研究,提出基于预测目标的节点影响力的概念.在此基础上提出了一种基于节点属性进行信息预测的属性、节点数、倾向(ANV)模型.实验采用后向传播(BP)神经网络预测方法,通过新浪微博数据预测电影票房.仿真表明,带有节点属性的方法比没有节点属性的方法拟合和预测更为准确.

关键词：社会化媒体、节点属性、预测模型、BP神经网络模型、票房预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：新一代宽带无线移动通信网科技重大专项2011ZX03002-005-01;教育部青年创新基金项目2012RC0129;111工程学科创新引智计划项目B08004

在线出版日期：2012-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-27