摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感理论研究 情报科学 第36卷第4

逻辑回归模型已成为研究二进制响应变量之间的关联的常用方法。 它的广泛应用取决于其易于应用和解释。 Logistic回归模型的拟合优度评估主题吸引了许多科学家和研究人员的关注。 拟合优度测试是确定拟合模型的适用性的方法。 在logistic回归模型中提出和讨论了许多评估拟合优度的方法，但是，拟合优度统计量的渐近分布研究较少，需要进行更多的研究。 这项工作将专注于评估拟合优度检验的渐近分布行为，还将进行全局拟合优度检验之间的比较，并通过仿真对其进行评估。