基于因子分析和Elman网络的舆情关键词热度预测

• 作者: 肖光华 王清莲
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 因子分析 Elman 遗传算法 网络舆情 关键词热度
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 研究开发|Research and Development
• 页码范围: 243-249
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007811

摘要

从宏观角度研究基于关键词的网络舆情热度有助于相关机构把握目标群体的整体舆情动态,从而实现精准施策,提升舆论引导水平.本文以新浪微博数据为例,采用因子分析方法(Factor Analysis,FA),挖掘舆情热度内在影响因素,并通过改进Elman网络结构,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化初始参数来构建模型对网络舆情关键词热度进行分析预测.实验结果表明,所提出的方法相较于采用原始数据集和标准Elman网络的预测结果,具有更高的预测精度,可为相关研究提供决策支持.