媒体微博转发预测研究

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4、sterCandidate:KaiZhaoMajor:ElectronicandCommunicationEngineeringStudyOrientation:CommunicationandNetworkTechnologyDissertationSupervisor:Prof.YuqingZhangEnterpriseSupervisor:SNENGR.PenghuiChenChinaUniversityofGeosciences(Beijing)摘要随着WEB2.0和移动互联网技术的飞速发展，微博平台凭借其实时性、便捷性等优势成为了网络舆情的一大源头和传播地，许多事

5、件在经过微博大V的推动和大量微博网友的集体参与后成为了影响巨大的舆论热点，如何有效的监测和疏导微博舆情已经成为了构建和谐社会进程中需要重点关注的问题。微博的主要传播方式是基于用户关注关系的推送和转发，微博的转发数量可以衡量微博的传播效果，对微博的转发数量进行预测可以提前发现可能会对舆论产生重大影响的微博，进而给舆情监控提供便利。经过微博官方认证的媒体大V用户发布的微博称为媒体微博。这种微博可信度高，影响力大，内容与社会民生息息相关，其微博转发数可以反映网民对微博中叙述的社会现象和事件的关注程度。媒体微博的转发结构具有直接转发占比高的特点，转发用户主要为微博发布者的粉丝，因此

6、对其转发数进行预测时可以忽略间接转发，只提取微博发布者的用户特征。媒体微博的转发数通常会在发布之后迅速增长然后逐渐趋于平稳，其变化趋势具有很强的规律性。针对媒体微博的转发规律，本文提出了基于时间序列模型和曲线拟合的转发数预测方法，并通过实验比较了不同拟合条件下的拟合预测效果并给出了最佳的拟合点和拟合函数。之后，通过对大量拟合预测数据分组建立线性回归修正模型，总结出了拟合预测的经验误差并得到了修正公式，分组数据的回归结果表明微博的发布时间对于转发数趋势有较大影响。最后，通过测试集上的模拟预测检验了不同修正模型的修正效果以及整个预测方案的可靠性。为了提高微博舆情监测的效率，本文

7、设计并实现了一个新浪微博平台上的媒体微博监视分析软件。该软件可以自动抓取微博页面上的微博数据，并以列表和图表的形式呈现微博数据中的静态信息和动态信息。使用者可以通过软件的标注、过滤器和排序等功能整理获取到的微博数据，还可以导入训练好的预测模型对微博的转发数做出预测。关键词：新浪微博，转发预测，回归分析，数据可视化IAbstractWiththerapiddevelopmentofWEB2.0andMobileInternet,microbloggingplatformhasbecomeamajorsourceofn