基于BP神经网络的微博转发量的预测

作     者：邓青 马晔风 刘艺 张辉 DENG Qing;MA Yefeng;LIU Yi;ZHANG Hui

作者机构：清华大学工程物理系公共安全研究中心北京100084 中国人民公安大学治安学院北京100038 

出 版 物：《清华大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tsinghua University(Science and Technology))

年 卷 期：2015年第55卷第12期

页      面：1342-1347页

核心收录：

学科分类：050302[文学-传播学] 05[文学] 0503[文学-新闻传播学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(91224008) 

主　　题：微博 转发 BP(back propagation)神经网络 预测 影响因素 权重分析 应急响应 

摘      要：微博已经成为人们传播和获取信息的重要途径。突发事件相关微博的传播范围对事件的影响起着重要的作用,微博转发是扩大微博传播范围的一种重要方式。该文以城管与民众冲突事件(俗称城管事件)为例,将BP(back propagation)神经网络应用到该类事件相关微博的转发行为研究中,以实现该类突发事件下微博转发行为的影响因素分析和转发量的预测。该文先从发帖人和微博内容2个角度分析了突发事件下微博转发行为的影响因素,结果表明:1)微博发帖人的活跃度、微博涉及主题标签、包含视频等可视化信息、提及其他用户及微博的发表时间段均对该微博的转发量有较大影响;2)与发帖人相比,微博内容对其转发量的影响更大。在影响因素分析的基础上,该文通过将预测问题转化为模式分类问题,基于BP(back propagation)神经网络对突发事件下的微博转发量进行了预测,并通过改变样本数对预测结果的稳定性进行了测试,得到了有一定参考价值的预测结果。