[发明专利]微博转发量预测模型生成方法及微博转发量预测方法在审
| 申请号： | 201410157342.4 | 申请日： | 2014-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN103984701A | 公开（公告）日： | 2014-08-13 |
| 发明（设计）人： | 石川;陈庆;刘刚;吴斌;王柏 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了微博转发量预测模型生成方法及微博转发量预测方法。微博转发量预测模型生成方法包括：获取训练数据，训练数据包括多条已知转发量的微博；以微博的转发量为依据，将微博分为3个以上转发量类别；提取每条微博的基本特征；建立基本特征与转发量类别之间的多分类模型；针对每一个转发量类别，建立基本特征与微博转发量之间的回归模型。微博转发量预测方法包括：提取待预测微博的基本特征；根据多分类模型及基本特征，判定待预测微博所属的转发量类别；获取转发量类别对应的回归模型；根据回归模型及基本特征，预测待预测微博的转发量。采用本发明的提供的方法特征提取简单且适合在大规模数据中使用。 | ||
| 搜索关键词： | 转发 预测 模型 生成 方法 | ||
【主权项】：
一种微博转发量预测模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括多条已知转发量的微博；以所述微博的转发量为依据，将所述微博分为3个以上转发量类别；提取每条所述微博的基本特征；建立所述基本特征与所述转发量类别之间的多分类模型；针对每一个所述转发量类别，建立所述基本特征与微博转发量之间的回归模型。
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