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一种自适应网络舆情演化建模方法
引用本文:周耀明,李弼程,王波,张银燕. 一种自适应网络舆情演化建模方法[J]. 数据采集与处理, 2013, 28(1)
作者姓名:周耀明  李弼程  王波  张银燕
作者单位:解放军信息工程大学信息工程学院,解放军信息工程大学信息工程学院,解放军信息工程大学信息工程学院,解放军信息工程大学信息工程学院
基金项目:国家社会科学基金重大项目(09&ZD014); 全军军事学研究生课题资助项目
摘    要:
网络舆情演化建模及在此基础之上的趋势预测已成为网络舆情研究的热点内容。针对短期趋势预测方法忽略演化过程统计特性的动态变化性,致使模型选择盲目、预测效果较差的问题,本文提出一种自适应网络舆情演化建模方法(AEMIPO)。首先,动态跟踪网络舆情演化过程的平稳性、周期性和自相似性等统计特性;其次,选取能够描述上述统计特性的ARMA、ARIMA、SARIMA、FARIMA模型构建备选模型库;最后,通过制定模型选择规则,从备选模型库中选择合适的模型对当前时刻的演化过程进行自适应建模,并预测其演化趋势。实验表明,与现有方法相比,AEMIPO具有更高的预测精度与更好的预测稳定性,更适合对网络舆情演化过程进行短期建模及趋势预测。

关 键 词:网络舆情;演化建模;趋势预测;自适应
收稿时间:2011-09-05
修稿时间:2012-02-28

An Adaptive Evolution Modeling Method of Internet Public Opinions
Zhou Yao-ming,Li Bi-cheng,Wang Bo and Zhang Yin-yan. An Adaptive Evolution Modeling Method of Internet Public Opinions[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2013, 28(1)
Authors:Zhou Yao-ming  Li Bi-cheng  Wang Bo  Zhang Yin-yan
Affiliation:Information Engineering Institute, Information Engineering University,Information Engineering Institute, Information Engineering University,Information Engineering Institute, Information Engineering University,Information Engineering Institute, Information Engineering University
Abstract:
Keywords:Internet public opinions   evolution modeling   trend forecasting   adaptive
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