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题名基于SOM神经网络的品牌丑闻微博传播分类预测研究
被引量:10
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作者
杨于峰
余伟萍
田盼
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机构
四川大学商学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2013年第10期23-28,12,共7页
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基金
四川省2013年哲学社会科学重点项目"大型工程建设与环境污染事件的社会风险防范及应对机制研究"(编号:SC13A002)
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文摘
作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型:对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。
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关键词
品牌丑闻
微博
舆情监测
som神经网络
聚类
指数拟合
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Keywords
brand scandal microblogging moitoring public opinion som neural network clustering exponential fitting
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分类号
F274
[经济管理—企业管理]
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