多时间序列关联规则分析的论坛舆情趋势预测

为了预测论坛舆情及其动态演变趋势,基于多时间序列的关联分析,集中分析了论坛中3个量的时间序列之间的关联规则:活跃者之间的关系强度的时间序列、坚定支持者人数的时间序列以及坚定支持者成员的变化频度的时间序列。然后给出了一种新的基于多时间序列关联分析的论坛舆情预测算法(Forum sentiment trend prediction based on multi time series association rule analysis,TPMTSA),并在真实数据集和拟合数据集上进行了大量的实验。结果表明:TPMTSA算法具有有效性和较高的运行效率。研究结果可用于论坛舆情预警监控。

论坛舆情演化趋势预测和政府最佳干预点选择的研究

针对舆情在网络论坛中传播的特点建立数学模型,分析了其演化的时段规律。以"厦门公交大火"事件为例,提出了逐步回归的数据拟合方法验证了模型的有效性,并提出了政府介入论坛舆情进行管控的工作流程。最后总结了本研究的不足和未来的研究方向。

舆情与社会发展研究新动向——第二届“舆情与社会发展论坛”综述

在安徽大学举行的第二届"舆情与社会发展论坛"上,与会专家学者围绕网络政治、网络舆情、政府形象建构、城市治理等四方面内容展开了热烈讨论,提出了许多富有新意的见解。

一种基于博弈理论的BBS舆情预测模型

网络论坛(BBS)中曝光帖的"主帖方"和"回应方"存在着典型的动态博弈行为,主导着舆情的演化进程。为了预测这种舆情的发展,以双方发帖的偏离事实程度为策略空间,设计了一种符合现实的"主帖方"和"回应方"发帖行为博弈模型,建立了基于小世界网络和元胞自动机的舆情预测模型,对现有的元胞自动机模型进行改进,用博弈策略解调节元胞自动机的迭代规则参数,实现"主帖方"和"回应方"对舆情发展的主导作用。通过仿真实验,结果表明回帖数、支持数与反对数之比等指标的变化趋势与现实中的网络事件较为吻合,说明了模型具有一定的合理性和有效性。