本文選題：網(wǎng)絡(luò)偽輿情 + 輿情指標(biāo)��； 參考：《圖書情報(bào)工作》2017年S1期

【摘要】：針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)偽輿情難以快速、有效辨識的問題,通過對網(wǎng)絡(luò)輿情特征的分析,認(rèn)為不同輿情信息反映不同輿情特征,因此辨識的本質(zhì)可以看作是一個(gè)自動分類問題。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)偽輿情指標(biāo)評價(jià)體系,提出一種基于支持向量機(jī)與K近鄰結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)偽輿情辨識方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法比單純使用支持向量機(jī)具有更高的分類精度,且較好地解決了核函數(shù)參數(shù)選擇的問題。
[Abstract]:In view of the problem that the network pseudo-public opinion is difficult to identify quickly and effectively, by analyzing the characteristics of network public opinion, it is considered that different public opinion information reflects different public opinion characteristics, so the nature of identification can be regarded as an automatic classification problem. The evaluation system of network pseudo public opinion index is constructed, and a network pseudo public opinion identification method based on support vector machine (SVM) and K-nearest neighbor is proposed. The experimental results show that the proposed method has higher classification accuracy than the support vector machine alone and solves the problem of kernel function parameter selection.
【作者單位】： 四川大學(xué)圖書館;
【基金】：四川大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)偽輿情辨識研究”(項(xiàng)目編號:2014SCU11054)研究成果之一
【分類號】：D669;G353.1

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