基于传染病模型的微博信息传播预测研究-计算机应用与软件.pdf

第３３卷第５期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３３Ｎｏ．５ ６ ２０１６年５月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｍａｙ２０１ 基于传染病模型的微博信息传播预测研究 游新年　刘　群 （重庆邮电大学计算机科学与技术学院　重庆４０００６５） 摘　要　　随着微博的爆炸式发展，微博已成为消息扩散和舆论传播的重要平台。研究微博信息的传播对市场营销、舆情管控等方 面都具有重要意义。根据微博信息传播特点，结合传染病动力学原理，提出基于经典ＳＩＲ（ＳｕｓｃｅｐｔｉｂｌｅＩｎｆｅｃｔｉｏｕｓＲｅｃｏｖｅｒｅｄ）传染病模 型的微博信息传播预测模型。该模型考虑了微博用户转发行为对信息传播机理的影响，构建具有微博传播特性的演化方程组。实 验结果表明，该模型比ＳＩＳｅ模型的预测误差更小，可以更准确地拟合和预测微博信息的转发数，从而预测得出微博信息的传播 趋势。 关键词　　微博信息传播　传染病模型　转发行为　预测模型　传播趋势 中图分类号　ＴＰ３９３　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１６．０５．０１４ ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＭＩＣＲＯＢＬＯＧＧＩＮＧＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＩＳＳＥＭＩＮＡＴＩＯＮＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＢＡＳＥＤＯＮＩＮＦＥＣＴＩＯＵＳＤＩＳＥＡＳＥＭＯＤＥＬ ＹｏｕＸｉｎｎｉａｎ　ＬｉｕＱｕｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｗｉｔｈｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｖｅｇｒｏｗｔｈｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓ，ｉｔｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｌａｔｆｏｒｍｏｆｎｅｗｓｐｅｒｖａｓｉｏｎａｎｄｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｓ ｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｏｆｇｒｅａｔｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｆｏｒｍａｎｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈａｓｍａｒｋｅｔｉｎｇ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎｓｃｏｎｔｒｏｌ，ｅｔｃ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｉｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈ ｄｙｎａｍｉｃｓｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓｄｉｓｅａｓｅｓ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｃａｌｓｕｓｃｅｐｔｉｂｌｅｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓｒｅｃｏｖｅｒｅｄ（ＳＩＲ）ｅｐｉｄｅｍｉｃｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｔａｋｅｓｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｕｓｅｒｓ’ｒｅｂｌｏｇｇｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｕｒｓ ｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ，ａｎｄｂｕｉｌｄｓａｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎ． ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅｌｈａｓｌｏｗｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｅｒｒｏｒｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＳＩＳｅｍｏｄｅｌ，ａｎｄｉｔｃａｎｆｉｔａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅ ｒｅｂｌｏｇｇｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｒｅｃｏｒｒｅｃｔｌｙ，ｓｏｔｈａｔｐｒｅｄｉｃｔａｎｄｇｅｔｔｈｅｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｎｆ