【摘 要】
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对网络舆情的准确监管和预测是实现大数据网络信息统计和调查的关键技术,在保障网络秩序稳定性方面具有重要意义。针对传统方法采用关联特征匹配方法进行舆情预测,当网络舆情
【基金项目】
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宁夏自然科学基金资助项目(NZ2016156)
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对网络舆情的准确监管和预测是实现大数据网络信息统计和调查的关键技术,在保障网络秩序稳定性方面具有重要意义。针对传统方法采用关联特征匹配方法进行舆情预测,当网络舆情数据分布广度较大、干扰较强时,存在监管预测性能差的问题。本文提出基于大数据语义特征分析提取的网络舆情监管预测算法,构建网络舆情的宽平稳时间序列模型,采用二元语义信息表达方法进行网络舆情的语义信息特征序列拟合,对网络舆情进行主题词表构建和匹配,采用大数据分析方法进行网络舆情的语义特征分析和提取,实现预测算法的改进。仿真实验表明,该方法进行网络舆情预测的准确度较高,收敛性较好,实时性较高,提高了对网络舆情的监管能力。
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