魏占阳的论文

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1、微博的传播分析模型魏占阳摘要微博作为近儿年新兴的一种网络应用形式，在诞生不久就以强大的影响力和迅速攀升的用户数量引发了一场“微革命”。目前，微博已经成为国内外社交网络中的主流社交工具，对它的研究己成为一种新的趋势，许多专家学者从心理学、传播学、数学和计算机等角度研究它，并深度把握微博的定义、功能、特性的基础上，建立了关于微博客使用动机与行为的假设模型。而对微博的传播的分析，口前还未有成熟的模型和理论，因而对微博的传播建立科学合理的模型并进行分析十分必要。啊从两个方向对微博的传播与各因素Z间的关系建立数学模型，其中，主要因素有：是否需要认证，关注数量，粉丝数量，所发微博数量，分析微

2、博，转发和评论情况。通过判断微博的影响力来判断这条微博能不能火模型一，利用逐步冋归分析法确定影响微I■専传播的主要因素，进而用最小二乘法拟合出微博的传播与主要影响因素关系，同时分别对影响因素进行移入移出对模型加以改进，综合以上结论建立出模型一。分析找出主要影响因素后，加入主要影响因素的高次方来进一步模拟，并对模型进行进一步该改进、优化，使主耍影响的相互关系更能反应对微博的传播的影响，并进行稳定性分析和灵敏度分析。模型二，首先利用多元线性冋归模型确定微博的传播与各因素之间的线性关系，然后加入考虑各因素Z间的相互影响因素并进行残差分析，对模型进行改进、优化。再利用得到的模型去除数据中

3、不合理的一些数据，再对模型进行进一步改进、优化，直至模型比较合理科学的分析岀微博的传播与各因素Z间的关系。并进行稳定性分析和灵敏度分析。关键词：微博的传播逐步回归多元线性回归残差分析1•模型假设1.这里面的转发和评论量是在固定的分析微博和统一吋段（这里为两周）下统计的，假设数据统计科学合理；2.建立模型吋着重讨论各主要因索忽略次要因索；3.变量xz（i=l,2,3,・・・7）Z间由于各种原因也存在着某种关系，这里不能忽略它们Z间的相关分析；4.假设认证中，0代表未认证，1代表已认证；2•符号说明1.Xi,X2,XSX4,Xs,X6,X7分别代表认证，关注，粉丝，所发微博数量，分析

4、微博，一定时间微博（两周内）的传发数，评论数。2.y微博的影响力。3.Stepwise表示Matlab统计工具箱屮逐步冋归命令。R2（RMSE）表示剩余标准差,F表示统计量。F,X；,瓦分别是Y,X3,灵的平均值。1•问题分析通过上网查询一定数量（比如100位微博用户）的微博用户的对微博产生影响的基木微博信息和在两周时间内一定微博数量的转发、评论次数，以这些数据來分析各因素与微博的影响力之间的关系。由于样本容量较少，而影响变量过多。考虑到育接进行多元回归分析建立模型。而直接建立模型可能存在伪冋归的风险，所以采取解决的方法是通过逐步冋归法确定最终的有效影响因素，并进行必要的白相关性

5、诊断预处理分析做出改进，最后得到相应的数学模型。逐步凹归的基本思路是先确定一个包含若干个自变量的初始集合，然后每次从几何外的变量中引入一个对因变量影响最大的，再对集合中的变量进行检验，从变得不显著的变量中移出一个影响最小的，依次进行，直到不能引入和移出为止，引入和移出都以给定的显著性水平为标准。-因变量的变化往往受几个重要因索的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因索作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量Z间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。此题中我们使用了多元线性回归模型来建立微博主影响力与各因素的关系模型，并使用残差分析

6、法等来对模型进行改进、优化。用得到的模型对实际的参数进行检验去除那些不合理的数据，并对模型进行进一步优化，使之更加的科学合理反应客观实际。2•模型建立模型一:1.模型的初步建立1.将各影响因素认证、关注、粉丝、所发微博数量、分析微博、一定时间微博（两周内）的转发数、评论数排成7列，兀二［西兀2兀3兀4兀5兀6心〕，同吋微博主影响力丫也排成一列，通过网上调杳得到的数据列出表格，见卜•表。分析微认证关注粉丝微博博转发评论影响力00105372112310014106012530758014134049382995100369743949361861875437198210026462

7、75948864069537846452161003935841326280095686564274403110086561398280990761169658260610051885387333840142137833810801002547730621875018973399418741003262928333579027352795128100310542790976903270892106962592227819167011299360424243242260573730