数据挖掘技术在网络舆情预测中的应用

发布时间：2018-03-18 08:32

  本文选题：网络舆情　切入点：灰色模型　出处：《科技通报》2013年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种数据挖掘技术的网络舆情组合预测模型。首先利用灰色模型GM模型对网络舆情进行预测,然后采用BP神经网络对GM模型预测结果进行修正,同时采有粒子群算法优化BP神经网络参数,最后采用某网络某热门话题对模型进行仿真实验。仿真结果表明,本文模型可以准确预测网络舆情变化趋势,提高了网络舆情预测精度。
[Abstract]:This paper presents a combined forecasting model of network public opinion based on data mining technology. Firstly, grey model GM model is used to predict network public opinion, and then BP neural network is used to modify the prediction result of GM model. At the same time, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the parameters of BP neural network. Finally, some popular topic of the network is used to simulate the model. The simulation results show that the model can accurately predict the trend of network public opinion. The prediction accuracy of network public opinion is improved.
【作者单位】： 江苏海事职业技术学院信息工程系;
【分类号】：TP393.09;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1628816