一种自适应网络舆情演化建模方法

摘要：

针对短期趋势预测方法忽略演化过程统计特性的动态变化性,致使模型选择盲目、预测效果较差的问题,本文提出一种自适应网络舆情演化建模方法(AEMIPO).首先,动态跟踪网络舆情演化过程的平稳性、周期性和自相似性等统计特性；其次,选取能够描述上述统计特性的ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型构建备选模型库；最后,通过制定模型选择规则,从备选模型库中选择合适的模型对当前时刻的演化过程进行自适应建模,并预测其演化趋势.实验表明,与现有方法相比,AEMIPO具有更高的预测精度与更好的预测稳定性,更适合对网络舆情演化过程进行短期建模及趋势预测.

关键词：网络舆情、演化建模、趋势预测

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金重大09&ZD014;全军军事学研究生课题资助项目

在线出版日期：2013-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：69-76