典型文献
融入情感分析的重大突发事件舆情热度组合预测模型
文献摘要：
[目的/意义]旨在准确预测重大突发事件网络舆情热度,以助于政府部门及相关决策者准确把握舆论风向,了解事件进展,对社会进行有效、科学的管理.[方法/过程]基于Python爬虫技术,爬取微博中带有"河南暴雨"关键词的原创博文,进一步构造KNN模型、SVR模型以及随机森林模型,利用灰色关联分析对这三种模型分配权重进行组合预测.最后对测试集的网络舆情热度使用组合预测模型进行预测.[结果/结论]数值实验结果显示,融入情感值对网络舆情热度组合预测模型能起到显著预测效果,而且在滞后6天时,引进情感值的舆情热度组合预测模型的效果最佳,其R2为0.8745,其MAPE为0.4991.该模型能够有效预测重大突发事件网络舆情热度.
文献关键词：
组合预测;网络舆情;重大突发事件
中图分类号：
作者姓名：
杨柳;曾爽;黄宇
作者机构：
湘潭大学数学与计算科学学院 湖南湘潭 411105
文献出处：
引用格式：
[1]杨柳;曾爽;黄宇-.融入情感分析的重大突发事件舆情热度组合预测模型)[J].情报探索,2022(11):17-25
A类：
B类：
情感分析,重大突发事件,舆情热度,组合预测模型,准确预测,事件网络,网络舆情,决策者,解事,Python,爬虫技术,爬取,微博,河南暴雨,博文,KNN,SVR,随机森林模型,灰色关联分析,分配权重,测试集,数值实验,情感值,天时,MAPE
AB值：
0.289044
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
