基于融合注意力机制LSTM的网络舆情趋势预测

摘要：

网络舆情的传播力、影响力与日俱增,且受到众多因素的影响,呈现出时序性、非线性、多维度等特征.于是分析不同因素的影响,对有效预测舆情的发展趋势具有重要的现实意义.通过引人注意力机制,确定不同因素的影响程度,进一步构建出融合注意力机制的LSTM网络舆情预测模型,选取"亚硝酸盐中毒"舆情事件进行实证分析.实验表明,构建的模型可以有效分析和预测舆情的发展趋势,提高了预测的准确度,为网络舆情趋势预测研究提供了一种新的思路和方法.

关键词：网络舆情、趋势预测、注意力机制、长短期记忆网络、大数据

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市教委社会科学重大项目;中国轻工业食品安全智能监测技术重点实验室项目

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：493-498