%0 Journal Article
%T 基于社会化媒体节点属性的信息预测
%A 张闯
%A 姜杨
%A 吴铭
%A 肖文君
%A 李泰
%J 北京邮电大学学报
%P 24-27
%D 2012
%R 10.13190/jbupt.201204.24.zhangch
%X 针对多数研究仅将社会化媒体作为数据来源的现状，深入分析社会化媒体特点，重点将节点属性分为静态和动态进行研究，提出基于预测目标的节点影响力的概念.在此基础上提出了一种基于节点属性进行信息预测的属性、节点数、倾向(ANV)模型.实验采用后向传播(BP)神经网络预测方法，通过新浪微博数据预测电影票房.仿真表明，带有节点属性的方法比没有节点属性的方法拟合和预测更为准确.
%K 社会化媒体
%K 节点属性
%K 预测模型
%K BP神经网络模型
%K 票房预测
%U http://www.buptjournal.cn/CN/abstract/abstract1329.shtml