本文選題：網(wǎng)絡(luò)輿情 + 指標(biāo)體系��； 參考：《河北科技師范學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：在深入分析影響網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展變化的各種因素的基礎(chǔ)上,建立了三層網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)體系。針對(duì)表征輿情事件樣本數(shù)據(jù)的非線性動(dòng)態(tài)變化等特點(diǎn),提出一種改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型以量化的網(wǎng)絡(luò)輿情指標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)輸入,以網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警等級(jí)為輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在一定程度上降低了預(yù)測(cè)問題的復(fù)雜度,同時(shí)又在一定程度上提高了預(yù)警精度,為科學(xué)分析網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警機(jī)制提供一種解決問題的思路。
[Abstract]:Based on the analysis of various factors affecting the development and change of network public opinion, a three-layer index system of network public opinion is established. An improved Elman neural network model is proposed to characterize the nonlinear dynamic changes of sample data of public opinion events. The model takes the quantitative index of network public opinion as the network input and the warning level of network public opinion as the output. The experimental results show that the model reduces the complexity of the prediction problem to a certain extent, and at the same time improves the early warning accuracy to a certain extent, which provides a way to solve the problem for the scientific analysis of the early warning mechanism of network public opinion.
【作者單位】： 安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)校級(jí)科學(xué)研究項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):ACKY1651) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):KY2014A005)
【分類號(hào)】：TP183

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本文編號(hào)：2019395