典型文献
突发环境事件中微博影响力的预测研究
文献摘要：
构建突发环境事件中微博影响力预测模型,有助于相关部门及早发现问题,并采取行动,保障网络舆情平稳发展.因此,本文以"xx突发环境事件"为研究对象,根据微博转发、点赞和评论次数衡量其影响力,选取微博用户、内容、时间特征,建立基于AdaBoost算法的微博影响力预测模型,并对微博特征重要性进行分析,结果表明该模型的预测精度可达到93.2％,能够较好地完成预测任务.此外,微博的内容、时间特征、用户基本信息、用户活跃度均对微博影响力产生作用,长文本的、通知类的微博影响力更高,白天发布的微博影响力要比晚上发布的高,政府媒体用户和大V用户发布的微博影响力更高,原创度高的用户发布的微博影响力也会更高.
文献关键词：
突发环境事件;微博影响力;AdaBoost算法;预测;不良言论
中图分类号：
作者姓名：
姚婷;赵锦栋;杨莉
作者机构：
南京邮电大学 地理与生物信息学院,南京210023;南京邮电大学 经济学院,南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]姚婷;赵锦栋;杨莉-.突发环境事件中微博影响力的预测研究)[J].智能计算机与应用,2022(10):36-42
A类：
B类：
突发环境事件,微博影响力,预测研究,力预测,早发现,发现问题,采取行动,保障网络,网络舆情,平稳发展,xx,微博转发,点赞,微博用户,时间特征,AdaBoost,特征重要性,用户活跃度,长文,知类,白天,晚上,体用,不良言论
AB值：
0.320234
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