基于深度融合特征的政务微博转发规模预测模型

[目的]预测政务微博的转发规模,研究及评估影响政府微博传播规模的重要特征,把握政务微博的信息舆论走向.[方法]针对政务微博的特点,提出一种深度融合特征的政务微博转发预测方案,引入卷积神经网络(CNN)和梯度提升决策树(GBDT)将发布者特征、时间特征及内容特征深度融合,预测政务微博的转发规模并对影响转发规模的特征进行重要性排序,找出影响政务微博转发规模的最重要特征.[结果]引入文本语义特征显著提升了转发规模的预测准确率,所提模型将政务微博转发规模的预测准确率提升至0.933.特征重要性实验结果表明,文本语义特征在影响政务微博转发规模的所有特征中最为重要.[局限]未考虑间接转发对整体转发规模的影响.[结论]深度融合发布者特征、时间特征及内容特征的CNN+GBDT模型能够显著提高政务微博转发规模预测的准确率.