基于深度学习的网络舆情热度研究

摘要：

网络舆情传播媒介多,传播速度极快,如果不加以监控很容易发生舆情事件,造成严重后果.文章主要介绍了网络舆情以及LSTMs深度学习模型,对网络舆情热度进行预测,建立了基于深度学习的网络舆情预警机制.实验结果证明,基于LSTM的网络舆情分析机制能够对网络舆情发展趋势做出准确预测.

关键词：深度学习、网络舆情、RNN、LSTMs

所属期刊栏目：17

资助基金：网络舆情的监测与预警研究学院项目;项目编号:2016SJYZQ03.基于深度学习的工具痕迹自动分析研究省公安厅项目1024;项目编号:2019KX014

在线出版日期：2021-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：16-17