面向大数据的网络舆情多维动态分类与预测模型研究 |
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阅读量: 357 作者: 连芷萱,兰月新,夏一雪,刘茉,张双狮 展开 摘要: [目的/意义]研究大数据环境下网络舆情预测模型,依据网络舆情的事件类型特征,探求不同类型事件的舆情特征,从而明晰网络舆情事件类型与舆情特征类型之间的关系,为网络舆情的风险防范提供理论基础和实践指导.[方法/过程]基于案例构建网络舆情多维指标体系,识别可观测的舆情事件分类因素,进而进行多维聚类来划分舆情事件类型,同时运用多项logistic回归分析,探求网络舆情事件类型与舆情特征类型之间的关系.[结果/结论]根据"事初防变"的风险管理理念,提供的多维动态分类与预测模型可以在舆情潜伏期依据其事件类型预测其舆情特征,为进一步研究提供借鉴. 展开 关键词: 网络舆情 k-means聚类 多项logistc 判别分析 舆情预测 DOI: 10.3969/j.issn.1002-1965.2018.05.020 被引量: 1 年份: 2018 |
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