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突发传染病微博影响力的预测研究

2017-04-05分类号:R183;G206

【作者】安璐  周思瑶  余传明  李纲  
【部门】武汉大学信息管理学院  中南财经政法大学信息与安全工程学院  
【摘要】【目的/意义】构建突发传染病微博的影响力预测方法能够辅助管理部门提前发现传染病蔓延的潜在风险与问题,并做好相应准备。【方法/过程】本文利用潜在狄利克雷分配模型(LDA)从微博内容中提取隐含的主题特征,并结合发布者和发布时间特征,构建决策树模型,从而对突发传染病的微博影响力进行预测。【结果/结论】所构建的突发传染病微博的影响力预测方法的精确度达86.5%,发布者与主题特征对突发传染病微博的影响力作用高于发布日期。
【关键词】微博影响力  突发传染病  潜在狄利克雷分配模型  决策树  预测
【基金】国家自然科学基金项目(71603189;71373286);; 教育部人文社会科学研究基金项目(16YJC870001)
【所属期刊栏目】情报科学
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