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摘要
微博的传播特征通常比较复杂，已有的微博流行度预测研究或者是基于分类算法，其模型对于流行度的定义较为主观，或者仅考虑微博转发速度对其流行度的影响，模型的构建仍存在很大的改进空间。论文引入传播加速度的概念，将微博的转发加速度、回复加速度以及用户粉丝数等作为影响微博流行度变化的指标，把目标时刻的转发数、回复数作为衡量流行度的指标，通过观测微博传播的前K小时流行度变化情况，构造线性回归函数模型，预测目标时刻的微博流行度。通过测试微博的转发加速度、回复加速度以及用户粉丝数对模型的不同影响，实验结果表明论文提出的微博流行度预测模型性能良好，与传播特征数量关系密切，其预测结果优于仅考虑微博转发速度的预测模型。
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