基于BP_Adaboost算法的网络舆情危机预警

• 作者: 何杭松 康友春 朱晨飞 黄淑华
• 来源期刊: 中国公共安全（学术版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: BP_Adaboost算法 BP神经网络 网络舆情 预警指标
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 网络安全
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: G350.7
• 字数: 6844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2396.2017.04.021

摘要

在互联网迅速发展的今天,网络舆情受重视程度不断高涨.本文首先通过定量为主、定性为辅的思想,将定量分析和定性分析相结合运用到预警指标体系构建中,建立了4个一级指标和11个二级指标,然后根据热点事件的发展趋势,通过BP神经网络和Adaboost算法相结合的BP Adaboost算法构建网络舆情危机预警模型,最后BP Adaboost算法和BP神经网络进行实验比较分析,结果表明在网络舆情危机预警中BP Adaboost能进行更加有效的预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄淑华	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	24	93	6.0	9.0
2	朱晨飞	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	2	2	1.0	1.0
3	何杭松	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	3	4	2.0	2.0
4	康友春	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	1	2	1.0	1.0