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基于PCA-贝叶斯算法的网络舆情预测研究

Research on network public opinion prediction based on PCA Bayes
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摘要 网络舆情作为衡量网民发表观点和情绪的一种途径,通常可以表现出群众的真实意愿。网络舆情通常有很多可参考的指标,文章通过主成分分析(PCA)对网络舆情指标权重研究进行降维处理,再利用贝叶斯算法进行预测,构建预测模型,通过实验为网络舆情预测提供一种可行性方法。 As a way to measure the opinions and emotions of Internet users,network public opinion can usually show the true will of the masses.Network public opinion usually has many reference indexes.Through principal component analysis(PCA),the weight of network public opinion index is reduced,and then Bayesian algorithm is used to predict.The prediction model is constructed.It provides a feasible method for network public opinion prediction through experiments.
作者 王茜仪 杜明坤 孙逸飞 Wang Xiyi;Du Mingkun;Sun Yifei(Jiangsu Police Institute,Nanjing 210031,China)
机构地区 江苏警官学院
出处 《无线互联科技》 2020年第15期43-46,共4页 Wireless Internet Technology
基金 网络舆情的监测与预警研究学院项目,项目编号:2016SJYZQ03 基于深度学习的工具痕迹自动分析研究省公安厅项目(1024),项目编号:2019KX014。
关键词 网络舆情 PCA 贝叶斯网络 预测 network public opinion principal component analysis bayesian network prediction
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参考文献2

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