基于社会化媒体节点属性的信息预测

ZHANG Chuang,JIANG Yang,WU Ming, XIAO Wen-jun,LI Tai

Beijing Youdian Daxue Xuebao/Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications（2012）

引用 2|浏览6

暂无评分

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.

查看译文

关键词

Box office earnings forecast,BP neural network,Node attribute,Prediction model,Social media

AI 理解论文

溯源树

样例

生成溯源树，研究论文发展脉络

Chat Paper

正在生成论文摘要