微博生命周期分析與預(yù)測.pdf

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，用戶可以通過微博等社交平臺即時分享信息。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散范圍大大提高了微博的商業(yè)價值和研究價值。然而，外部影響因素的沖擊加上微博自身因素帶來的影響大大阻礙了微博的進一步發(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的必要性。微博生命周期預(yù)測作為一個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)測方法預(yù)測微博生命周期。
　　產(chǎn)品生命周期預(yù)測方法主要集中于數(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。面對這些問題，本文選擇主成分分析和熵權(quán)法權(quán)值分配將多指標(biāo)因素融合為一個綜合指標(biāo)，并提出一個基于BCG和回歸分析的生命周期預(yù)測算法，改善預(yù)測準(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。對提取的微博

3、特征主成分進行權(quán)重分配以利于下一步的分析預(yù)測。
　?。?）提出微博生命周期預(yù)測模型。對微博生命周期的分析分為兩個部分，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生命周期階段進行判定，生命周期預(yù)測模型包含不同生命周期階段所對應(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)。
　　（3）提出一種基于BCG矩陣和回歸分析的生命周期預(yù)測算法。采用BCG矩陣分析微博所處的