基于SVM与K近邻结合的网络伪舆情辨识研究

发布时间：2018-05-17 21:12

  本文选题：网络伪舆情 + 舆情指标　； 参考：《图书情报工作》2017年S1期

【摘要】：针对当前网络伪舆情难以快速、有效辨识的问题,通过对网络舆情特征的分析,认为不同舆情信息反映不同舆情特征,因此辨识的本质可以看作是一个自动分类问题。构建网络伪舆情指标评价体系,提出一种基于支持向量机与K近邻结合的网络伪舆情辨识方法。实验结果表明,该方法比单纯使用支持向量机具有更高的分类精度,且较好地解决了核函数参数选择的问题。
[Abstract]:In view of the problem that the network pseudo-public opinion is difficult to identify quickly and effectively, by analyzing the characteristics of network public opinion, it is considered that different public opinion information reflects different public opinion characteristics, so the nature of identification can be regarded as an automatic classification problem. The evaluation system of network pseudo public opinion index is constructed, and a network pseudo public opinion identification method based on support vector machine (SVM) and K-nearest neighbor is proposed. The experimental results show that the proposed method has higher classification accuracy than the support vector machine alone and solves the problem of kernel function parameter selection.
【作者单位】： 四川大学图书馆;
【基金】：四川大学中央高校基本科研业务费资助项目“网络伪舆情辨识研究”(项目编号:2014SCU11054)研究成果之一
【分类号】：D669;G353.1

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本文编号：1902884