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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息技術(shù)發(fā)展,社交網(wǎng)站成為用戶獲取信息的主要途徑之一,微博服務(wù)迅速流行,用戶可以通過(guò)微博等社交平臺(tái)即時(shí)分享信息。微博因其用戶數(shù)量巨大在眾多主流門戶網(wǎng)站占據(jù)一席之地。微博巨大的信息量和信息擴(kuò)散范圍大大提高了微博的商業(yè)價(jià)值和研究?jī)r(jià)值。然而,外部影響因素的沖擊加上微博自身因素帶來(lái)的影響大大阻礙了微博的進(jìn)一步發(fā)展。因而,研究微博等社交網(wǎng)站的生命周期狀況具有很強(qiáng)的必要性。微博生命周期預(yù)測(cè)作為一個(gè)新興課題研究方案較少,這里,本文選擇利用產(chǎn)品生命
2、周期預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)微博生命周期。
產(chǎn)品生命周期預(yù)測(cè)方法主要集中于數(shù)學(xué)模型法,利用單一指標(biāo)曲線擬合產(chǎn)品生命周期。然而,微博的指標(biāo)因素較多,且各指標(biāo)間相關(guān)度較高,數(shù)據(jù)量較大,單一指標(biāo)的方法顯然不適用。面對(duì)這些問(wèn)題,本文選擇主成分分析和熵權(quán)法權(quán)值分配將多指標(biāo)因素融合為一個(gè)綜合指標(biāo),并提出一個(gè)基于BCG和回歸分析的生命周期預(yù)測(cè)算法,改善預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。
論文研究工作包括以下幾方面:
?。?)微博特征主成分提取。對(duì)提取的微博
3、特征主成分進(jìn)行權(quán)重分配以利于下一步的分析預(yù)測(cè)。
?。?)提出微博生命周期預(yù)測(cè)模型。對(duì)微博生命周期的分析分為兩個(gè)部分,微博生命周期粗判和微博生命周期分階段曲線擬合。生命周期分析模型包含判定矩陣對(duì)生命周期階段進(jìn)行判定,生命周期預(yù)測(cè)模型包含不同生命周期階段所對(duì)應(yīng)的曲線原型。根據(jù)所處的生命周期階段選取不同的曲線,利用最小二乘法確定曲線參數(shù)。
?。?)提出一種基于BCG矩陣和回歸分析的生命周期預(yù)測(cè)算法。采用BCG矩陣分析微博所處的
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