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[期刊] 图书情报工作
[作者]
杜智涛 谢新洲
针对网络舆情主题多样、内容复杂、数据海量等特点,构建一个由三级指标构成的多层次网络舆情研判指标体系;在此基础上,运用灰色预测方法建立网络舆情预测模型,运用模式识别方法建立网络舆情预警模型,并选取60个网络舆情事件为训练样本,确立舆情警级分类规则,对该模型的可用性进行验证;鉴于网络舆情预测与预警所需要的数据量大、计算复杂,提出网络舆情预测与预警系统建设的整体架构,以进行数据处理。
关键词：
灰色预测 模式识别 网络舆情 预测 预警
[期刊] 情报科学
[作者]
陈福集 史蕊
【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建基于残差修正的多因素灰色模型,并结合"莆田系事件"对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测
[期刊] 情报科学
[作者]
张和平 陈齐海
【目的/意义】网络舆情的发展是复杂非线性的变化过程,建立有效的数理模型对网络舆情发展趋势做出准确的预测具有重要的意义。【方法/过程】首先选用网络舆情事件的百度指数构建发展趋势的时间序列指标,经过几何平均弱化缓冲算子处理后建立改进的灰色Verhulst模型预测,最后采用马尔可夫对改进的灰色Verhulst模型预测结果进行修正。【结果/结论】选取"罗一笑事件"进行案例分析,验证了本文提出的改进的灰色马尔可夫模型在网络舆情预测中的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
丁菊玲 勒中坚 薛圈圈
首先建立网络舆情危机预警指标,在此基础上,将BP神经网络的数学模型运用到网络舆情危机预警中,建立基于BP神经网络的预警模型,实现网络舆情的安全态势的定量评判。最后通过仿真实验,结合具体实例对该模型进行验证和分析。
关键词：
BP神经网络 网络舆情 危机预警
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王宁 赵胜洋 单晓红
[目的/意义]建立一套行之有效的网络舆情预测和分级管理系统对提高政府网络监管效率具有重大意义。[方法/过程]分时段记录网络舆情事件的新浪微指数、百度指数、头条指数作为事件热度的衡量指标,运用EGM(1.1)模型对舆情事件的发展趋势进行预测,并在预测数据基础上,运用灰色关联分析方法,提出网络舆情事件分级方案。综合运用上述两模型确立的舆情监管体系对"江歌案宣判""上海携程亲子园虐童案""莫焕晶案二审宣判"等事件进行分析评价。[结果/结论]模型在处理舆情管理问题方面具有良好的适用性和精确性。结合舆情事件特点与分析结果,向政府及公司危机公关部门等提出了相应建议。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
柯赟
随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马艳 钟春兰
土地生态安全问题是区域可持续发展的核心问题之一。为了有效地开展土地生态安全评估与演变趋势预测,文章以湖北省为例,基于PSR指标体系,运用熵权综合指数法测算研究区土地生态安全的发展状态,建立GM(1,1)模型、等维新息GM(1,1)模型和分数阶GM(1,1)模型,对湖北省土地生态安全的演变趋势进行拟合分析。结果表明,分数阶GM(1,1)模型预测精度优于等维新息GM(1,1)模型和灰色GM(1,1)模型的预测精度,从而说明分数阶GM(1,1)模型更适用于有效预测土地生态安全发展规律。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许鑫 张岚岚
分析突发事件网络舆情监控预警方面的有关研究,提出基于信号分析的网络舆情预警机制,并把其分为两类模式:信号纵向挖掘和信号横向防控,详细描述分析步骤,最后总结信号分析应用于突发事件网络舆情预警的优点。
关键词：
信号分析 突发事件 网络舆情 预警
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈建英 朱晖 刘小芳
[目的/意义]网络民族舆情监测工作需要面对数据量庞大、现场数据复杂等问题。针对这些问题,提出了基于灰色关联计算的网络民族舆情监测模型,给出了该模型的框架结构与功能模块,详述了其处理流程与相关算法,通过仿真试验验证和分析了模型的效能。[方法/过程]该模型针对监测系统的工作特点,采用分布式结构避免系统瓶颈,基于灰色关联计算方法,实现监测规则库与现场数据的深度匹配,并进行热点事件的细节刻画,最终实现网络民族舆情热点事件的预测和发现。[结果/结论]仿真试验结果证明,该模型具有较高的舆情监测覆盖度、较低的误检率和较
关键词：
数据处理 舆情监测 民族舆情
[期刊] 统计与决策
[作者]
王保贤 刘毅
人力资源是企业的核心资源,人力资源需求预测对人力资源配置和优化起着至关重要的作用。文章从人力资源预测等基本概念出发,创新地构建了灰色BP神经网络模型,对电力公司的人力资源需求进行分析,通过灰色预测模型确定电力公司的关键分析指标,并以灰色预测模型的指标预测值作为BP神经网络的输入,最终获得BP神经网络模型的预测值。实证分析表明,灰色预测模型与BP神经网络的组合模型对电力公司的人力资源需求预测具有较小的误差和优良的仿真效果;同时,与单一的灰色预测模型相比,灰色BP神经网络模型表现出更好的预测精度。
关键词：
人力资源 需求预测 BP神经网络 灰预测
[期刊] 情报学报
[作者]
史伟 薛广聪 何绍义
针对微博短文本评论，基于情感分析技术，从情感类转移等角度实现对网络舆情演变趋势的预测。本文以突发事件“新冠肺炎疫情”初期的相关微博评论文本作为研究对象，基于扩展关联规则Apriori算法和马尔可夫链提出一种新的方法，即偏差规则马尔可夫模型（the deviation rules Markov model,DRMM）。该模型分析了网民情感类间的相关性和转移性，通过计算不同的情感类转移概率、构建时变的情感状态转移矩阵对疫情初期网民情感状态的变化趋势进行预测。实验采取平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和均方根误差（root mean squared error,RMSE）来衡量模型预测值与真实值之间的误差。研究结果表明，该模型具有较好的有效性和准确性，预测值和真实值的拟合效果在预期范围之内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
林育曼 文海宁 饶浩
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
[期刊] 情报杂志
[作者]
兰月新 刘冰月 张鹏 夏一雪 李昊青
[目的/意义]面向大数据研究网络舆情热度模型以及热度预测模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情热度,并可以决定网络舆情应对和舆论引导措施的轻重缓急,具有重要的理论意义。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情热度影响因素,通过定义最大关联度向量,基于灰色关联度方法构建网络舆情热度模型,并在此基础上构建多维度logistic模型对各个媒体平台舆情信息开展预测,通过灰色关联度得出动态预测方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出构建的热度模型和热度动态预测模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张霁阳 张鹏 兰月新 钟义勇
[目的/意义]舆情反转现象的频发消耗了网民的信任感，降低了网民在网络世界的安全感。基于舆情大数据对反转现象进行及时的分析识别，对营造健康安全的互联网舆论环境具有重要意义。[方法/过程]本文通过案例分析对舆情反转的特征与规律进行了归纳总结，并从主题演化角度出发，提出了一种基于主题聚类模型LDA与门控循环神经网络单元（GRU）的舆情反转实时识别模型（DDPOR）。首先根据时间窗口采集实时文本数据，利用主题模型动态计算事件的当前言论较于先前观点的主题吻合度。随后结合文本时序特征，利用门控循环神经网络完成反转判定，实现网络舆情事件的反转预测。最后选取27个经典舆情反转案例开展实证分析，检验模型对反转的识别率与灵敏度。[结果/结论]实验表明，DDPOR可以及时地实现舆情反转的自动化识别，识别准确率高达90.54%，优于其他对比模型，且对网络舆情的实时监测与管控具有一定实战价值。
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