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基于Stacking集成学习的短视频涉警网络舆情风险分析

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  • 万方数据
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随着抖音、快手、梨视频等短视频社交媒介的极速暴增，网民借助短视频表达观点的意愿日趋强烈，导致短视频社交媒介成为涉警网络舆情风险"策源地"和"发酵池"，诱发涉警舆情风险给网络空间安全和社会稳定带来严重威胁。据此，本文从短视频媒介出发，从传播主体影响值、舆情热度值、舆情敏感值三个角度建立短视频涉警网络舆情风险评价体系，同时结合Stacking集成学习算法，即融合随机森林、XGBoost、决策树、神经网络、逻辑回归等模型，对短视频涉警网络舆情风险进行分析，并且通过实验显示，使用Stacking融合算法的模型具有更好的分析预测性能和泛化能力。

何珍、万月亮

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中国人民公安大学信息网络安全学院 北京 100038

北京锐安科技有限公司 北京 100000

北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心 北京 100000

短视频社交媒介 涉警网络舆情 舆情风险 Stacking集成学习

2024

网络安全技术与应用
北京大学出版社

网络安全技术与应用

CHSSCD
影响因子：0.417
ISSN：1009-6833
年,卷(期)：2024.(6)
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