為接近真實民意,提高選舉預(yù)測的準(zhǔn)確性,提出融合民調(diào)與網(wǎng)民情感傾向性的選情預(yù)測模型。針對民調(diào)數(shù)據(jù),利用基于時間序列的數(shù)據(jù)修正模型減小民調(diào)機構(gòu)的傾向性,并利用反向歸一化方法推理民調(diào)數(shù)據(jù)中未表態(tài)人群的政治傾向;針對社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),基于網(wǎng)民情感分類量化模型進行選情預(yù)測;提出基于熵值法的選情融合預(yù)測模型,利用熵值法融合修正的民調(diào)信息與網(wǎng)民情感傾向性信息預(yù)測選舉結(jié)果。以某地區(qū)真實歷史選舉結(jié)果為基準(zhǔn)的實驗表明,所提模型在準(zhǔn)確率和平均相對誤差指標(biāo)上優(yōu)于民調(diào)結(jié)果或網(wǎng)民情感分析結(jié)果。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 總體模型框架
3 民調(diào)數(shù)據(jù)歸一化修正模型
    3.1 基于時間序列的數(shù)據(jù)修正模型
        3.1.1 時間序列方法
        3.1.2 民調(diào)數(shù)據(jù)修正模型
    3.2 反向歸一化方法
4 網(wǎng)民情感分類量化模型
    4.1 詞典構(gòu)建
    4.2 網(wǎng)民情感分類
    4.3 網(wǎng)民情感量化
5 基于熵值法的選情融合預(yù)測模型
6 實驗
    6.1 數(shù)據(jù)集
    6.2 實驗設(shè)置
    6.3 實驗結(jié)果及分析
        6.3.1 民調(diào)數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果對比分析
        6.3.2 情感分類量化預(yù)測與民調(diào)預(yù)測結(jié)果對比分析
        6.3.3 民調(diào)和網(wǎng)民情感傾向性融合預(yù)測結(jié)果
        6.3.4 預(yù)測結(jié)果對比分析
7 結(jié)束語



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