基于灰色关联分析的舆情分级与预警模型研究

发布时间：2023-09-03 16:47

　　【目的/意义】利用网络大数据,建立舆情危机预警自动识别系统对提高政府网络监管效率具有极其重要的意义,也是网络安全领域研究工作的关注重点。【方法/过程】根据网络大数据,详细分析了引起网络舆情危机的影响因素,建立了新的舆情预警指标体系。结合灰色关联分析方法和K均值聚类,对舆情事件进行分级,并在分级的基础上,利用支持向量机算法构建了网络舆情预警自动识别模型。【结果/结论】测试结果表明,该自动识别系统具有很好的舆情预警效果,克服了传统方法在舆情事件分级方面的主观性和随意性。

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【文章目录】：
1 引言
2 相关概述
    (1）基于网络舆情热点事件影响因素的舆情预警研究
    (2）基于网络舆情情感分析的舆情预警研究
3 网络舆情分级及预警识别模型
    3.1舆情预警指标构建原则
    3.2舆情指标体系设计
    3.3模型设计
        3.3.1数据无量纲化处理
        3.3.2基于灰色关联分析与K-均值聚类的分级过程
        3.3.3舆情预警模型
4 实证分析
    4.1数据无量纲化处理
    4.2计算关联因子和关联度
    4.3聚类分析
    4.4基于支持向量机的预警识别模型
5 结语



本文编号：3845405