基于KPCA-粒子群随机森林算法的舆情趋势预测研究

• 作者: 聂黎生
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: KPCA 舆情 趋势预测 粒子群随机森林 预测精度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.15.019

摘要

随着互联网时代社交媒体的飞速发展,热点事件不断进入公众视野,舆情分析成为公共管理部门面临的新挑战.针对该问题提出基于KPCA-粒子群随机森林算法用于舆情趋势预测研究.实验结果表明,该算法在预测精度上较BP神经网络算法有显著提高,可以为政府部门及时掌握、引导和控制网络舆情提供决策支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂黎生	江苏师范大学计算机科学与技术学院	12	17	2.0	3.0