基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对网络突发性舆情扩散倾向进行准确预测,可以缩短网络突发性舆情的生命周期.在进行舆情扩散倾向预测时,需要将突发性舆情扩散状态划分为上升、持平和F降三个阶段,对每个阶段的关键时间点进行分析,最终实现舆情扩散倾向的准确预测,而传统的贝叶斯网络算法只能将不确定性和信息不完整性的网络舆情信息整合在一起,不能获取舆情扩散的关键时间点,导致预测效果不佳.提出一种改进K近邻算法的网络突发性舆情扩散倾向预测方法.将K近邻算法与网络突发性舆情相似的历史网络舆情的点击数时间序列融合,将网络突发性舆情扩散过程分为不同的阶段,引入基于最小二乘法的多项式拟合法计算出网络突发性舆情扩散各个阶段的关键时间点,根据网络突发性舆情扩散的各个阶段和相对应的关键时间点得到网络突发性舆情扩散规律,并可得到网络突发性舆情扩散倾向动态预测结果.仿真结果证明,上述方法可以对网络突发性舆情扩散倾向进行准确的预测,同时具有较高的预测效率.
推荐文章
基于超网络理论的突发性公共危机知识管理研究
突发性公共危机
危机管理
超网络
知识管理
知识网络
浅谈网络舆情预测方法
网络舆情
预测方法
ARIMA
灰色预测
突发性聋综合护理干预研究进展
听觉丧失
感音神经性聋
心理护理
健康教育
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 网络突发性舆情扩散倾向预测方法仿真研究
来源期刊 计算机仿真 学科 政治法律
关键词 突发性 网络舆情扩散 预测
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 335-338
页数 4页 分类号 D631.43
字数 4084字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 连淑娟 北京外国语大学信息技术中心 5 5 2.0 2.0
2 薛玉 北京外国语大学信息技术中心 6 30 2.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (67)
共引文献  (53)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1991(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2011(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2012(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2013(12)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(12)
2014(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2015(8)
  • 参考文献(7)
  • 二级参考文献(1)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
突发性
网络舆情扩散
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
论文1v1指导