本文選題：網絡輿情 + 指標體系　； 參考：《河北科技師范學院學報》2016年03期

【摘要】：在深入分析影響網絡輿情發展變化的各種因素的基礎上,建立了三層網絡輿情指標體系。針對表征輿情事件樣本數據的非線性動態變化等特點,提出一種改進的Elman神經網絡模型。該模型以量化的網絡輿情指標為網絡輸入,以網絡輿情預警等級為輸出。實驗結果表明,該模型在一定程度上降低了預測問題的復雜度,同時又在一定程度上提高了預警精度,為科學分析網絡輿情預警機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】： 安徽財經大學管理科學與工程學院;
【基金】：安徽財經大學校級科學研究項目(項目編號:ACKY1651) 安徽省高校自然科學研究重點項目(項目編號:KY2014A005)
【分類號】：TP183

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本文編號：2019395