基于社会网络的个人需求预测算法研究

作     者：仇建平 陈立潮 张英俊 潘理虎 Qiu Jianping;Chen Lichao;Zhang Yingjun;Pan Lihu

作者机构：太原科技大学计算机科学与技术学院智能软件研究室山西太原030024 

基　　金：国家重大科技专项(2007BAK29B01) 山西省自然基金项目(2012011011-5) 大学生创新创业专项(20121024) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2014年第31卷第2期

页      码：263-265,306页

摘      要：随着网上社会交互的增长,商业企业正在积累大量以前对它们来讲是无法获得的数据,比如,消费者个体的消费习惯以及人际关系网,分析这些数据不仅可以揭示消费者需求,而且可以用来设计未来的社会计算应用。讨论向量自回归条件异方差模型如何被应用于社会网络的动态信息流的分析。为了管理不确定性,引入一些随机变量,这些随机变量会不断地被预测的各个阶段所积累,但通过使用时间序列分析大大地减轻了这种状况。通过模拟现实场景,使用向量自回归条件异方差模型得到彼此影响的预测结果。仿真结果表明该方法具有较好的预测评估准确率。

主 题 词：社会网络 向量自回归条件异方差模型 预测算法 时间序列 随机 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2014.02.071

馆 藏 号：203381391...