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《分析网络舆情的演化规律,对网络舆情进行演化建模及趋》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、一种自适应网络舆情演化建模方法周耀明李弼程（解放军信息工程大学信息工程学院，郑州，450002）摘要：网络舆情演化建模及在此基础之上的趋势预测已成为网络舆情研究的热点内容。针对短期趋势预测方法忽略演化过程统计特性的动态变化性，致使模型选择盲目、预测效果较差的问题，本文提出一种自适应网络舆情演化建模方法（AEMIPO）。首先，动态跟踪网络舆情演化过程的平稳性、周期性和自相似性等统计特性；其次，选取能够描述上述统计特性的ARMA、ARIMA、SARIMA、FARIMA模型构建备选模型库；最后，通过制定模型选择规则，从备选模型库中选择合适的模型对当前时刻的演化过程进
2、行自适应建模，并预测其演化趋势。实验表明，与现有方法相比，AEMIPO具有更高的预测精度与更好的预测稳定性，更适合对网络舆情演化过程进行短期建模及趋势预测。关键词：网络舆情；演化建模；趋势预测；自适应中图分类号：TP391文献标识码：AAnAdaptiveEvolutionModelingMethodofInternetPublicOpinionsZhouYaoming,LiBicheng(InstituteofInformationEngineering,InformationEngineeringUniversityofPLA,Zhengzhou,4500
3、02,China)Abstract:Theseyears,modelingtheprocessofInternetpublicopinions'evolutionandtrendforecastingbasedonthathasbecomeahottopic.Theexistingshort-termtrendforecastingmethodignoresthevariabilityofstatisticalpropertiesofInternetpublicopinions’evolution,whichleadstoablindmodelselectio
4、n,andtheforecastingperformanceispoor.Therefore,thispaperpresentsanadaptiveevolutionmodelingmethodofInternetpublicopinions(AEMIPO).Firstly,thismethodtracksthestatisticalcharacteristicsoftheprocessofInternetpublicopinions'evolutiondynamically,suchassmoothness,periodicityandself-simila
5、rity.Then,byselectingARMA,ARIMA,SARIMAandFARIMA,analternativemodelbankisconstructed.Finally,bymakingmodelselectionrules,anappropriatemodelisselectedtomodelandforecasttheprocessofevolutionadaptively.Theexperimentalresultsshowthatcomparedwiththeexistingmethods,AEMIPOhashigherforecasti
6、ngaccuracyandstability,andthismethodismoresuitableforshort-termmodelingandtrendforecastingofInternetpublicopinions’evolution.Keywords:Internetpublicopinions;evolutionmodeling;trendforecasting;adaptive71引言基金项目：国家社会科学基金重大项目（09&ZD014）；全军军事学研究生课题资助项目。收稿日期：2011-09-06；修订日期：2012-02-28近年来，随
7、着互联网的飞速发展与普及，其凭借着快捷、方便的特点，以及所具有的互动功能，为人们互相交流思想、阐述观点、发表意见提供了新的平台，给舆情的表达、传播带来了很大的方便。网络舆情是社会舆情的重要组成部分，是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合[1]。网民对某一事件所持有的认知、态度、情感和行为倾向的变化过程，实际上就是网络舆情的演化过程。分析网络舆情的演化规律，对网络舆情进行演化建模及趋势预测，从而为有关部门制定正确的舆论引导策略赢得宝贵时间，对于国家安全与社会和谐稳定具有十分重要的意义。通常而言，网民对某一
8、事件所持有的认知、态度、情感和行为倾向
