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互联网社交平台舆论趋势预测算法研究
被引量:
1
1
作者
王海兮
吴喆熹
马军
《应用科技》
CAS
2023年第6期101-105,共5页
为解决互联网社交平台话题趋势预测不准确的问题,提出基于量化计算的互联网话题趋势预测算法。本文通过分析互联网特定话题下的主题立场文本、评论账户画像、评论贴文内容等多维度特征,设计了一种面向互联网特定话题的舆论趋势预测方法...
为解决互联网社交平台话题趋势预测不准确的问题,提出基于量化计算的互联网话题趋势预测算法。本文通过分析互联网特定话题下的主题立场文本、评论账户画像、评论贴文内容等多维度特征,设计了一种面向互联网特定话题的舆论趋势预测方法,通过特定话题数据获取、用户观点立场分析、趋势走向判断样本集构建模型,构建的互联网话题趋势预测神经网络模型比传统的舆论趋势预测模型更准确、更全面。本文提出的基于量化计算的互联网话题趋势预测算法,可作为互联网舆情趋势分析研判的重要手段。
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关键词
舆论分析
舆论趋势
神经网络模型
账号属性
特征
内容
语义
特征
话题立场语义特征
舆论趋势预测
立场
变化
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职称材料
题名
互联网社交平台舆论趋势预测算法研究
被引量:
1
1
作者
王海兮
吴喆熹
马军
机构
中国电子科技集团公司第三十研究所
出处
《应用科技》
CAS
2023年第6期101-105,共5页
文摘
为解决互联网社交平台话题趋势预测不准确的问题,提出基于量化计算的互联网话题趋势预测算法。本文通过分析互联网特定话题下的主题立场文本、评论账户画像、评论贴文内容等多维度特征,设计了一种面向互联网特定话题的舆论趋势预测方法,通过特定话题数据获取、用户观点立场分析、趋势走向判断样本集构建模型,构建的互联网话题趋势预测神经网络模型比传统的舆论趋势预测模型更准确、更全面。本文提出的基于量化计算的互联网话题趋势预测算法,可作为互联网舆情趋势分析研判的重要手段。
关键词
舆论分析
舆论趋势
神经网络模型
账号属性
特征
内容
语义
特征
话题立场语义特征
舆论趋势预测
立场
变化
Keywords
analysis of public opinion
trend of public opinion
neural network model
characteristics of account attribute
semantic characteristics of comment content
semantic characteristics of topic standpoint
prediction on public opinion trend
change of standpoints
分类号
TP302.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
互联网社交平台舆论趋势预测算法研究
王海兮
吴喆熹
马军
《应用科技》
CAS
2023
1
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