面向大数据的网络舆情多维动态分类与预测模型研究

被引:21
作者
连芷萱
兰月新
夏一雪
刘茉
张双狮
机构
[1] 中国人民武装警察部队学院
关键词
网络舆情; k-means聚类; 多项logistc; 判别分析; 舆情预测;
D O I
暂无
中图分类号
G206 [传播理论];
学科分类号
050302 ;
摘要
[目的/意义]研究大数据环境下网络舆情预测模型,依据网络舆情的事件类型特征,探求不同类型事件的舆情特征,从而明晰网络舆情事件类型与舆情特征类型之间的关系,为网络舆情的风险防范提供理论基础和实践指导。[方法/过程]基于案例构建网络舆情多维指标体系,识别可观测的舆情事件分类因素,进而进行多维聚类来划分舆情事件类型,同时运用多项logistic回归分析,探求网络舆情事件类型与舆情特征类型之间的关系。[结果/结论]根据"事初防变"的风险管理理念,提供的多维动态分类与预测模型可以在舆情潜伏期依据其事件类型预测其舆情特征,为进一步研究提供借鉴。
引用
收藏
页码:123 / 133+140 +140
页数:12
相关论文
共 25 条
[1]   基于社会认同理论的微博群体用户画像 [J].
林燕霞 ;
谢湘生 .
情报理论与实践, 2018, 41 (03) :142-148
[2]   大数据环境下基于SVM-WNB的网络舆情分类研究 [J].
张宸 ;
韩夏 .
统计与决策, 2017, (14) :45-48
[3]   基于话语分析下的网络舆情安全 [J].
宋川 ;
孟旭彤 ;
周丽敏 .
东南传播, 2017, (04) :66-68
[4]   网络舆情监控过程中微博文本分类处理的实现方法 [J].
王志国 .
图书情报导刊, 2016, 1 (12) :129-133
[5]   面向网络舆情监测的新闻主题分类实证分析 [J].
李淑平 .
新闻研究导刊, 2016, 7 (23) :26-27
[6]   面向主题分类的网络舆情博弈形成机制研究——基于三主体研究 [J].
宋余超 ;
陈福集 .
情报杂志, 2015, 34 (08) :122-126+121
[7]   基于多方博弈的政府回应网络舆情策略研究 [J].
周飞 ;
郭韧 .
情报杂志, 2015, 34 (05) :128-133
[8]   网络舆情管理的理论基础研究 [J].
李昊青 ;
兰月新 ;
侯晓娜 ;
张琦 .
现代情报, 2015, (05) :25-29+40
[9]   文本分类方法在网络舆情分析系统中的应用研究 [J].
马海兵 ;
毕久阳 ;
郭新顺 .
情报科学, 2015, 33 (05) :97-101
[10]   网络舆情的分类与监管 [J].
杨雪莹 .
新闻传播, 2015, (07) :103+105-103