作者：孙竹梅; 汪志兵微博健康信息信息采纳信息预测信息特征支持向量机
摘要：[目的/意义]文章以微博健康信息的信息特征为依据提取预测指标,采用支持向量机方法对微博健康信息的采纳水平进行预测研究。[方法/过程]根据"垂直V影响力榜"选取了10个微博账号进行数据采集,从信息的形式、内容和来源三个方面提取了10个预测特征指标,并制定相关的编码规则生成样本数据集,利用支持向量机进行预测模型的训练,并对预测模型的效果进行检验。[结果/结论]研究结果显示以微博健康信息的信息特征作为预测指标能够有效地实现其采纳水平的预测,且准确率较高。同时,10个预测指标在微博健康信息点赞和转发采纳水平预测中的贡献率各有异同。
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