微博话题检测与舆情分析研究

• 作者: 付青 吴财贵 龚文辉
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 话题检测 舆情分析 BP神经网络模型 主成分分析
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 85-89,92
• 页数: 6页
• 分类号: TP3-0
• 字数: 5801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.173265

摘要

话题检测与舆情分析是网络舆情监控中的热点问题,对热点话题进行检测并对舆情预警度进行分析将有助于舆情监控和管理.考虑话题的周期性,建立基于时间窗口的原始指标,利用主成分分析方法得到有关综合指标,利用两层隐含层的BP神经网络方法建立舆情分析判别模型;利用MB-SinglePass算法对数据进行话题检测,并选取10个话题进行舆情预警度判别,实现对微博话题的检测与舆情分析.最后将话题检测结果与人工标记话题结果进行比较分析,验证了话题检测算法的正确性和有效性.同时通过与其它舆情分析判别模型进行实验比较,发现在实验条件相同的情况下,该原始指标和分析判别模型得到的舆情预警度分类结果准确率更高,增加的时间成本代价也在可接受范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚文辉	江西师范大学软件学院	10	7	1.0	2.0
3	付青		2	1	1.0	1.0
4	吴财贵	江西师范大学软件学院	3	31	2.0	3.0