Public Opinion Evolutionary Analysis
作者： 何建民[1,2];李雪[1]
作者机构： [1]合肥工业大学管理学院,安徽合肥230009 [2]过程优化与智能决策教育部重点实验室,安徽合肥230009出版物刊名： 情报科学页码： 7-12页
年卷期： 2016年 第4期
主题词： 网络舆情分析 隐马尔科夫模型 舆情分析模型 微博舆情监管
摘要：微博舆情是互联网舆情表现的新形式,已成为影响国家安全和社会稳定的不确定因素,是网络舆情监测、预警和管控决策支持领域的新问题。本文运用隐马尔科夫模型（HMM）理论,选择网民特征、信息主题和信息内容完整度三维指标,根据微博舆情的事件演化阶段建立HMM状态空间、确定观测值、计算相关的参数,从而构建了面向微博舆情演化分析的隐马尔科夫模型,以揭示微博舆情演化发展的一般规律,并对模型的有效合理性实证验证。
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