現(xiàn)有的輿情分析模型,存在滯后性和不準確性,個體選擇影響輿情預(yù)測的特征具有一定的主觀性和不確定性。本文將集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法和Transformer注意力機制相結(jié)合,提出一種組合模型EEMD-Transformer。該模型利用EEMD分解技術(shù),將原始輿情事件的熱度值進行分解,將分解后的數(shù)據(jù)通過特征提取器Transformer進行特征提取,然后通過一個全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做預(yù)測。以新型冠狀病毒肺炎（corona virus disease 2019,COVID-19）疫情的輿情為例,用訓(xùn)練好的模型預(yù)測COVID-19的輿情走向。實驗結(jié)果表明,本文提出的模型可以較準確預(yù)測輿情趨勢,對于輔助政府和企業(yè)引導(dǎo)輿情事件發(fā)展有重要的作用。 

【文章來源】：武漢大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2020年05期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

模型框架

為了便于作圖和顯示，本文將2020年2月10號作為第一天，然后遞增，利用整數(shù)序列作為日期的索引。從圖2中可以看到在40 d(2020年3月26日）左右，對于COVID-19的搜索量達到頂峰，因為此時疫情在多個國家集中暴發(fā)，國外確診病例超過10萬以上。通過將這10組關(guān)鍵詞的搜索熱度值取平均值作為最終研究國外對于COVID-19關(guān)注度變化的數(shù)據(jù)，并且將得到的平均值數(shù)據(jù)可視化如圖3所示。圖3 COVID-19相關(guān)搜索詞熱度值均值分布

COVID-19相關(guān)搜索詞熱度值均值分布

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：2931112