【摘要】：針對短期趨勢預(yù)測方法忽略演化過程統(tǒng)計(jì)特性的動態(tài)變化性,致使模型選擇盲目、預(yù)測效果較差的問題,本文提出一種自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輿情演化建模方法(AEMIPO)。首先,動態(tài)跟蹤網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程的平穩(wěn)性、周期性和自相似性等統(tǒng)計(jì)特性;其次,選取能夠描述上述統(tǒng)計(jì)特性的ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型構(gòu)建備選模型庫;最后,通過制定模型選擇規(guī)則,從備選模型庫中選擇合適的模型對當(dāng)前時(shí)刻的演化過程進(jìn)行自適應(yīng)建模,并預(yù)測其演化趨勢。實(shí)驗(yàn)表明,與現(xiàn)有方法相比,AEMIPO具有更高的預(yù)測精度與更好的預(yù)測穩(wěn)定性,更適合對網(wǎng)絡(luò)輿情演化過程進(jìn)行短期建模及趨勢預(yù)測。
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圖片說明： ，則使用ＳＡＲＩＭＡ模型對其建模。ＡＥＭＩＰＯ方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖２所示，可以分為如下３個(gè)步驟：步驟１：通過采集包含網(wǎng)絡(luò)輿情的網(wǎng)頁以獲取網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)；步驟２：利用網(wǎng)頁抽取技術(shù)提取網(wǎng)頁中的行為特征，，并按適當(dāng)?shù)臅r(shí)間尺度采樣以形成描述網(wǎng)民發(fā)帖行為的源帖率、回帖率、用戶率等時(shí)間序列，并用上述序列表征網(wǎng)絡(luò)輿情的演化過程；步驟３：對演化過程的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行動態(tài)跟蹤，并根據(jù)模型選擇規(guī)則從備選模型庫中選取合適的模型對演化過程進(jìn)行建模，從而預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情的演化趨勢。圖２ＡＥＭＩＰＯ方法實(shí)現(xiàn)流程２實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析本文使用論壇數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)源來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情演化建模與趨勢預(yù)測實(shí)驗(yàn)。由于輿情數(shù)據(jù)在不同的網(wǎng)絡(luò)媒體中具有同構(gòu)性，因此源自其他網(wǎng)絡(luò)媒體的輿情數(shù)據(jù)同樣適用。本文分別選�。玻埃保蹦耆毡竞诵孤┮l(fā)中國各地?fù)岥}事件，２０１０年騰訊與３６０互相攻擊事件作為網(wǎng)絡(luò)輿情的源事件，并選擇天涯社區(qū)中的論壇數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)源。其中，天涯社區(qū)是鳳凰網(wǎng)和艾瑞咨詢集團(tuán)共同發(fā)布的“全球中文論壇１００強(qiáng)”中排名第一的論壇，在知名度和影響度上具有優(yōu)勢，其數(shù)據(jù)具有代表性［１３］。按照圖２所示ＡＥＭＩＰＯ方法的實(shí)現(xiàn)流程，首先需要采集網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)。對于日本核泄漏引發(fā)中國各地?fù)岥}事件，從２０１１年３月１６日１６時(shí)天涯社區(qū)中出現(xiàn)第一個(gè)關(guān)于“搶鹽”事件的源帖開始，到２０１１年３月２１日１５時(shí)為止，共采集１２０ｈ關(guān)于“搶鹽”事件的帖子；對于騰訊與３６０互相攻擊事件，從２０１０年１０月２７日１７時(shí)發(fā)生“金山百度騰訊等發(fā)布聯(lián)合聲明，反
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金重大(09&ZD014)資助項(xiàng)目 全軍軍事學(xué)研究生課題資助項(xiàng)目
【分類號】：TP393.09

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6 王峰;李文t

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