基于大数据的网络舆情监管预测算法研究

发布时间：2018-11-06 19:25

【摘要】：针对传统的网络舆情监管预测算法对大广度、强干扰的网络舆情数据预测性能差的缺点,在深入研究现有网络舆情监管预测算法基础上提出一种基于大数据语义特征分析的网络舆情监管预测算法。该算法采用二元语义对网络舆情特征进行拟合,构建与匹配网络舆情关键词,构建时间序列模型,分析与提取语义特征,从而实现大数据分析法对网络舆情的监管预测。最后利用仿真实验对该算法进行验证,其结果表明,该算法预测精度高、实时性强,对提高网络舆情的监管能力具有重要意义。
[Abstract]:In view of the shortcomings of traditional network public opinion supervision and prediction algorithm for the large breadth, strong interference of network public opinion data prediction performance is poor, Based on the in-depth study of the existing prediction algorithms of network public opinion supervision, a prediction algorithm of network public opinion supervision based on big data semantic feature analysis is proposed. The algorithm uses binary semantics to fit the features of network public opinion, constructs and matches the keywords of network public opinion, constructs time series model, analyzes and extracts semantic features, and realizes the supervision and prediction of network public opinion by big data analysis method. Finally, simulation experiments are used to verify the algorithm. The results show that the algorithm has high prediction accuracy and real-time performance, and it is of great significance to improve the supervision ability of network public opinion.
【作者单位】： 江西科技学院;
【基金】：江苏省高校党建规划项目(16DJYB079)
【分类号】：TP311.13;TP393.09

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本文编号：2315236