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突發(fā)公共衛(wèi)生事件微博影響力的預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2019-03-06 20:56
【摘要】:[目的/意義]突發(fā)公共衛(wèi)生事件的迅速蔓延性與高度危害性使得相關(guān)管理部門不得不在短時(shí)間內(nèi)做出有效的應(yīng)對(duì)措施。對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的微博影響力進(jìn)行預(yù)測(cè)有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)即將出現(xiàn)的問題,提高決策的預(yù)見性。[方法/過程]從微博條目的轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和收藏次數(shù)來衡量其影響力,利用基于BM25的潛在狄利克雷分配模型和隨機(jī)森林方法,選取埃博拉爆發(fā)相關(guān)微博的發(fā)布者、時(shí)間和內(nèi)容特征,構(gòu)建了突發(fā)公共衛(wèi)生事件的微博影響力模型。[結(jié)果/結(jié)論]該模型能較好地預(yù)測(cè)微博的影響力,準(zhǔn)確率達(dá)到88.8%。微博條目的發(fā)布者類型、主題等特征對(duì)微博條目的影響力產(chǎn)生主要作用,各項(xiàng)特征具有不同的影響力傾向。
[Abstract]:Objective: the rapid extension and high harmfulness of sudden public health events make the relevant management departments have to take effective measures in a short time. The prediction of Weibo's influence on public health emergencies is helpful to discover the problems and improve the foresight of decision-making. [methods / process] the influence of Weibo's entry was measured by forwarding, commenting and collecting times, and the publisher of Weibo related to Ebola outbreak was selected by using the potential Dirichlet assignment model based on BM25 and the stochastic forest method. Time and content characteristics, constructed Weibo impact model of sudden public health events. [results / conclusion] the model can predict Weibo's influence well, the accuracy is 88.8%. The characteristics of Weibo, such as the type of publisher, the theme and so on, have a main effect on Weibo's influence, and each characteristic has different influence tendency.
【作者單位】: 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)信息與安全工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“突發(fā)公共衛(wèi)生事件社交媒體信息主題演化與影響力建!(項(xiàng)目編號(hào):71603189) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“突發(fā)公共衛(wèi)生事件情境下社交媒體信息影響力模型與預(yù)測(cè)研究”(項(xiàng)目編號(hào):16YJC870001) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“面向國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享對(duì)策研究”(項(xiàng)目編號(hào):15ZDC025)的成果之一
【分類號(hào)】:D63;G206

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本文編號(hào):2435889

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