基于主成分分析的网络舆情快速预测方法

发布时间：2017-05-21 15:05

  本文关键词：基于主成分分析的网络舆情快速预测方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在互联网影响力日益增大的今天,社会各界对网络舆情愈来愈重视。网络具有开放性、匿名性,与传统的通讯方式相比较,民众更愿意在互联网上发表自己的观点。网络舆情具有传播速度快、范围广等特点,随着网民数量的增多,网络舆情的影响力也日益增大,但由于我国目前对网络舆情管理的规章制度还不完善,缺少现实社会的有效监管和限制。因此,加强对网络舆情的预测和预警,营造一个良好、通畅的网络平台对缓解社会矛盾,促进社会和谐有重要意义。本文的主要工作如下:(1)对舆情和网络舆情的定义和特点进行分析,明确阐述了对网络舆情进行预测的重要性。(2)根据互联网信息传播和网络舆情的特点,采用启发式策略的网络爬行器对网络舆情数据进行采集,并且在分析网络舆情信息的基础上,对其进行预处理、确定其采集范围并建立其文本信息特征。(3)提出了基于主成分分析的网络舆情快速预测方法。网络舆情指标是评估网络舆情发展态势的重要决策依据,这些指标数量众多、结构复杂,信息之间往往存在冗余,且指标分析的计算量庞大。有鉴于此,我们提出利用主成分分析将多个网络舆情指标线性组合成一个或者几个彼此相互独立的综合指标,这些综合指标虽然在数量上小于原始指标,但仍然能够能保留原始指标体系中的绝大部分信息。因此可在保证准确率的前提下,有效提高网络舆情预测的效率。
【关键词】：网络舆情 指标 主成分分析 降维 网络舆情预测
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-18
• 1.1 研究背景8-13
• 1.2 研究目的及意义13-14
• 1.3 国内外研究现状14-17
• 1.4 论文的结构安排17-18
• 第二章 网络舆情及其相关预测技术18-29
• 2.1 Markov模型18-23
• 2.1.1 Markov基本概念18-20
• 2.1.2 Markov模型预测步骤20-23
• 2.2 主成分分析23-28
• 2.2.1 主成分分析的基本思想24-25
• 2.2.2 主成分分析的基本原理25-27
• 2.2.3 主成分分析的主要步骤27-28
• 2.3 分析工具与使用的技术28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 基于主成分分析的网络舆情快速预测29-42
• 3.1 网络舆情信息的获取29-36
• 3.1.1 Web信息的搜索与数据挖掘29-31
• 3.1.2 网页抓取策略分析31-33
• 3.1.3 网络舆情数据来源33-35
• 3.1.4 数据存储35-36
• 3.2 舆情数据信息处理36-38
• 3.2.1 文本聚类37
• 3.2.2 热点发现37-38
• 3.2.3 数据聚合38
• 3.3 网络舆情的快速预测方法38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 实验和结果分析42-50
• 4.1 网络舆情数据采集与处理42-43
• 4.2 降维43-45
• 4.3 网络舆情预测45-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 总结与展望50-52
• 5.1 总结50-51
• 5.2 展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56
• 攻读硕士期间发表的论文56

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本文编号：383982