版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、Web輿情表達(dá)快捷、信息多元和方式互動(dòng)的特點(diǎn),從根本上改變了傳播者與受傳者之間的關(guān)系,具有傳統(tǒng)媒體無法比擬的優(yōu)勢(shì)。事件通過網(wǎng)絡(luò)的快速傳播和熱烈討論進(jìn)而產(chǎn)生一定的輿論壓力,負(fù)面的輿論,輕則影響企業(yè)和政府形象,重則可能引發(fā)危機(jī),造成公眾對(duì)企業(yè)和政府的抵制。因此如何提前預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展趨勢(shì)去積極化解網(wǎng)絡(luò)輿論危機(jī)顯得越來越重要。
目前數(shù)據(jù)挖掘中的趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)技術(shù)已經(jīng)在商業(yè)、金融、醫(yī)療、氣象、電信等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,具體應(yīng)用如股
2、票交易數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析、汽車銷售的數(shù)據(jù)挖掘趨勢(shì)預(yù)測(cè)、洪水的預(yù)報(bào)等。在信息網(wǎng)絡(luò)傳輸快速的今天,對(duì)輿情事件的識(shí)別并做出較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)的趨勢(shì)預(yù)測(cè),這給研究者和工程人員提出了新的挑戰(zhàn)。目前需要考慮的主要問題是:如何較快的識(shí)別輿情事件并根據(jù)有限的信息對(duì)該事件做出較為合理的長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)。為解決此問題,本課題主要通過介紹一個(gè)Web輿情的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘項(xiàng)目對(duì)以下提出的技術(shù)和算法進(jìn)行具體分析和詳細(xì)介紹并以真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證其有效性。
1、
3、網(wǎng)頁信息提取
根據(jù)指定的URL爬取網(wǎng)頁信息和根據(jù)項(xiàng)目所需內(nèi)容從網(wǎng)頁中提取相應(yīng)的信息是本課題web輿情趨勢(shì)預(yù)測(cè)的主要前提條件,因此在文本獲取和預(yù)處理階段,首先研究了國內(nèi)外現(xiàn)有的web信息提取技術(shù),在分析了其優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了一種基于模糊高斯混合模型的網(wǎng)頁信息提取方法。本文提出的方法充分利用了網(wǎng)頁的DOM結(jié)構(gòu),在分析每個(gè)路徑中標(biāo)簽的均值和方差從而確定提取到的信息內(nèi)容,在一定程度上減少了人工參與的程度。
2、時(shí)間序列預(yù)測(cè)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于WEB技術(shù)的軟件老化趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于GA-Elman預(yù)測(cè)模型的網(wǎng)絡(luò)輿情研究.pdf
- 基于EMD-XGBoost-AR模型的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于混合模型的股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法研究.pdf
- 基于文本傾向性分析的網(wǎng)絡(luò)輿情分析及其趨勢(shì)預(yù)測(cè).pdf
- 基于趨勢(shì)分析的輿情監(jiān)控系統(tǒng).pdf
- 基于Web-Log的網(wǎng)頁預(yù)測(cè)模型研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型與平臺(tái)的研究.pdf
- 股票權(quán)證基于分類模型的升跌趨勢(shì)預(yù)測(cè).pdf
- 基于技術(shù)洞的技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建研究.pdf
- 高校網(wǎng)絡(luò)輿情話題熱度趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 微博網(wǎng)絡(luò)輿情建模及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf
- 新聞?lì)怉PP網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型研究.pdf
- 基于互聯(lián)網(wǎng)的WEB輿情問答系統(tǒng).pdf
- 基于GARCH類模型的組合預(yù)測(cè)及實(shí)證研究.pdf
- 基于兩種模型的學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)
- 基于趨勢(shì)點(diǎn)模型的超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)研究.pdf
- BBS中的突發(fā)輿情分析與預(yù)測(cè)模型研究.pdf
- 基于社交網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)預(yù)測(cè).pdf
- 基于garch類模型的組合預(yù)測(cè)及實(shí)證研究
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論