【摘 要】
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考.[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性.面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型.[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7％,且具有较好的泛化能力.暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素.
【机 构】
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吉林财经大学管理科学与信息工程学院 吉林长春 130117
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[目的/意义]准确掌握网路暴力事件的演化路径,并及时预测潜在的网络暴力事件,为相关部门治理舆情提供参考.[方法/过程]研究了网络暴力舆情事件的演进阶段、演进要素及演化路径;从舆情本体、舆情传播、舆情反应三个方面抽取网络暴力事件的相关特性.面向不平衡数据子集,基于多层感知机提出一种融合集成噪声识别与SMOTE算法的网络暴力预测模型.[结果/结论]提出的预测模型准确率达88.7％,且具有较好的泛化能力.暴露隐私信息是网络暴力事件发生最关键的因素.
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