基于双分支结构的融合多特征微博传播行为预测算法

摘要

随着微博平台的高速发展,微博转发行为预测已经成为舆情分析领域中一个热门的研究主题.针对该任务,提出一种添加多层间接粉丝用户权威度信息,基于双分支网络结构模型的微博转发行为预测算法.该方法通过对原始微博进行分析,运用潜在狄利克雷分布模型(latent Dirichlet allocation,LDA)算法提取内容特征、构建用户关系网络提取间接关注用户权威度特征等多元特征,构建基于双分支结构神经网络模型预测微博传播行为.实验结果表明,预测模型相比于其他算法在均方根误差(root mean squard error,RMSE)、平方绝对误差(mean absolute error,MAE)评估指标上都有较好的提高,验证了算法的有效性.