基于因子分析和SVM的网络舆情危机预警研究

• 作者: 朱光婷 潘晓琳
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 网络舆情 因子分析 遗传算法 SVM 一对多算法
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 94-100
• 页数: 7页
• 分类号: O212.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2020.0005.015

摘要

针对网络舆情的指标冗余和复杂度高不利于监管,提出了因子分析和SVM建立综合评价模型;首先利用因子分析将网络舆情的14个指标进行降维为3个公因子,其次在简化的指标体系中用遗传算法的5-折交叉优化SVM参数,建立遗传算法优化SVM的网络舆情危机预警模型,最后将两类的SVM改进为一对多算法对4种情况进行分类,得出网络舆情的预警;对2019年的10个网络舆情事件进行实证分析表明,低于0.51％的误差预警充分说明了其可行性,达到了强化网络舆情的监管,而因子分析降低了指标体系的复杂性,遗传算法的5-折交叉提高了SVM分类器的学习能力,能更准确地预测训练集,并用一对多算法使得分类速度较快,对网络舆情的监管提供了帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晓琳		15	191	9.0	13.0
2	朱光婷		1	0	0.0	0.0