【摘 要】
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微博作为新兴的网络社交平台,因其信息流通速度快、信息内容丰富、人群覆盖面广吸引了大量用户的加入,这使得微博在舆论传播中的作用日益凸显。有很多微博是围绕同一相关事件
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微博作为新兴的网络社交平台,因其信息流通速度快、信息内容丰富、人群覆盖面广吸引了大量用户的加入,这使得微博在舆论传播中的作用日益凸显。有很多微博是围绕同一相关事件而展开讨论的,这便构成了一个话题。研究话题的传播规律并对热点话题进行有效预测,有助于我们了解事件的发展动态及趋势,可用于新闻热点的挖掘和不良信息的监管等领域。本文介绍了微博中话题的传播模型及完整的热点预测系统流程,包括数据的获取及预处理、话题聚类和热点话题预测模块。论文的主要工作有：1.由于微博中包含大量的广告、商家促销、活动宣传等无意义信息,本文提出了一种从用户和微博两个角度构建微博特征向量的方法,通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)实现了信息的有效过滤；2.论文将话题传播过程划分为三个阶段(即潜伏期、爆发期与消退期),统计各个时期用户特征项及微博特征项的变化规律,并采用VIP用户比例、用户粉丝数分布、#话题标签和url外链比例四个特征刻画话题传播,取得了较好的实验结果；3.论文采用了基于“潜在基底”假设的分类模型,并提出了时序信号表示话题趋势的方法,最后对话题进行热点预测和参数分析。实验结果表明83.5%的话题可以提前预测,平均提前时间约为1.6小时,验证了算法的有效性。
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