微博内向型传导热点发现与预测算法研究

作     者：王林森 王学义 Wang Linsen;Wang Xueyi

作者机构：西南医科大学人文与管理学院泸州646000 西南财经大学中国西部经济研究中心成都611130 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2018年第62卷第3期

页      面：71-77页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 03[法学] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0306[法学-公安学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家社会科学基金青年项目“群体性事件管理推演与应对措施研究”(项目编号:14CGL050) 中央高校基本科研业务费专项资金“基于复杂网络的微博用户关系发现研究”(项目编号:JBK141106)研究成果之一 

主　　题：舆情监测 微博 复杂网络 传导节点 热点预测 

摘      要：[目的／意义]为应对微博内向型传导热点生灭速度快、热点特征不明显等问题，研究新型的微博内向型传导热点发现与预测算法。[方法／过程]针对上述问题，基于复杂网络分析方法，构建微博传导热点预测算法，该算法通过复杂网络节点模型扩展生成微博传导节点模型，发现内向型传导节点的传导子网；通过对传导节点序列实施热功率计算，对其信息传导覆盖范围以及未来影响力进行预测，进行传导热点发现及预测。[结果／结论]数据实验表明，该算法较之目前常用的热点预测算法，具有较高的传导热点覆盖率和准确率，且耗时较少，性价比较高。