【摘 要】
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本文首先构建了包含4个一级指标和16个二级指标的网络舆情预警指标体系,然后利用BP神经网络建立网络舆情预警模型对网络舆情事件进行等级预警,并对该模型进行了实证分析。结
【机 构】
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湖北经济学院信息管理与统计学院,中南财经政法大学统计与数学学院,中南财经政法大学统计与数学学院
【基金项目】
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感谢国家社科基金青年项目《社交网络对社会稳定性影响的统计研究》(15CTJ006)对本研究的资助
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本文首先构建了包含4个一级指标和16个二级指标的网络舆情预警指标体系,然后利用BP神经网络建立网络舆情预警模型对网络舆情事件进行等级预警,并对该模型进行了实证分析。结果表明,舆情主题、舆情热度、舆情参与度、舆情传播态势这几个指标对预警等级的影响较大,然后利用BP神经网络进行网络舆情预警的正确率高达70%,但是预警的平均精确率为62.5%,还有提升空间。总体上来说,网络舆情预警指标体系具有可行性,且BP神经网络预警模型是有效的,可以为网络舆情事件的预警方法提供理论参考。
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