基于文本特征的企业微博转发效果影响因素研究
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  • 作者:王晓耘 ; 范晶晶 ; 陈思
  • 关键词:文本特征 ; 特征选择 ; 信息增益 ; 支持向量机
  • 中文刊名:SCLY
  • 英文刊名:Productivity Research
  • 机构:杭州电子科技大学管理学院;
  • 出版日期:2018-05-15
  • 出版单位:生产力研究
  • 年:2018
  • 期:No.310
  • 语种:中文;
  • 页:SCLY201805028
  • 页数:7
  • CN:05
  • ISSN:14-1145/F
  • 分类号:141-147
摘要
文章从微博内容和转发预测两个角度展开深入分析,以探究微博内容企业微博的转发情况造成的影响。通过对企业微博的转发情况影响因素进行分析和建立预测模型,揭示了对企业微博转发情况影响较大的特征集合,并通过实验验证了最优特征的有效性,为辅助企业实施微博营销提供了有效途径。
        
引文
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