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基于神经网络的微博舆情预测方法

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根据微博社交平台特征,提出了一种基于神经网络的微博舆情预测方法.该方法使用单位时间内的微博发帖量作为事件趋势的量化指标,考虑影响事件发展的因素,根据样本内的数据趋势建模,使用神经网络来预测范围外的事件的未来趋势.仿真实验结果表明,该方法可以快速地对事件发展的趋势进行量化分析和建模,能够准确地预测事件的爆发点和发帖量.
Neural Network-Based Public Opinion Prediction Method for Microblog
In view of the characteristics of microblog platform,a public opinion prediction method is proposed on the basis of neural networks.In this method,the post amount in unit time is taken as the quantitative index of event trend.Then,by considering the factors influencing events,the modeling is performed according to sample data,and the neural networks are employed to predict the future trend of the events outside the scope.Simulation results show that the proposed method is fast in terms of the quantization and modeling of the event trend,and it is effective in predicting the outbreak point and the post amount.

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何炎祥、刘健博、孙松涛

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武汉大学计算机学院∥软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072

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2016

华南理工大学学报(自然科学版)
华南理工大学

华南理工大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子:0.678
ISSN:1000-565X
年,卷(期):2016.44(9)
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