基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型研究

摘要：

[目的/意义]研究突发传染病舆情热度的发展趋势,能够为制定舆情引导策略提供参考,具有重要的理论意义.[方法/过程]本文首先构建微博舆情热度评价指标体系,基于信息熵确定各个指标的权重,然后对求得的舆情热度趋势值进行分类,在此基础上,建立基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型.以新浪微博为例,选取"MERS病毒卫生突发事件"的舆情热度数据进行实例分析,预测该突发传染病事件的发展趋势,从而验证模型的可行性.[结果/结论]实验结果表明,该模型能有效预测突发传染病舆情热度趋势,进而为舆情管控提供决策支持.

关键词：BP神经网络、舆情热度、突发传染病、微博、预测模型

所属期刊栏目：38

分类号：G206.2(信息与传播理论)

资助基金：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目"大数据资源的智能化管理与跨部门交互研究——面向公共安全领域"16JJD870003

在线出版日期：2018-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：37-44,52