基于PCA-贝叶斯算法的网络舆情预测研究

发布时间：2021-04-21 20:41

　　网络舆情作为衡量网民发表观点和情绪的一种途径,通常可以表现出群众的真实意愿。网络舆情通常有很多可参考的指标,文章通过主成分分析（PCA）对网络舆情指标权重研究进行降维处理,再利用贝叶斯算法进行预测,构建预测模型,通过实验为网络舆情预测提供一种可行性方法。 

【文章来源】：无线互联科技. 2020,17(15)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于PCA贝叶斯的网络舆情研究
2 实验研究
    2.1 网络舆情数据采集与标准化处理
    2.2 降维
    2.3 建立贝叶斯网络模型进行预测
        2.3.1 确定网络结构
        2.3.2 确定节点概率
        2.3.3 数据离散化
        2.3.4 参数学习
        2.3.5 进行预测


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国突发性网络舆情事件的关联网络结构分析[J]. 王超.  现代情报. 2019(12)
[2]文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J]. 黄晓斌,赵超.  情报科学. 2009(01)

硕士论文
[1]基于趋势分析的舆情监控系统[D]. 陈曦.电子科技大学 2013



本文编号：3152455