面向大数据的网络舆情异常数据监测与应用研究

摘要：

[目的/意义]通过对网络舆情数据的动态监测和异常感知,及时预警舆情异常,为政府掌握舆情决策的先动优势提供理论模型和可行思路.[方法/过程]分析大数据环境下激增、 波动等网络舆情数据异常现象,明确舆情趋势预测、 动态感知异常等异常数据监测机理.基于此,首先运用Gompertz模型进行舆情趋势区间预测,其次定义偏离度进行数据异常评级,并确定预警等级,实现异常数据的及时捕捉和快速预警.[结论/结果]通过实例验证,证明了模型可行性,可以为政府舆情引导程度提供度量依据,也为编制智能化的舆情监测软件提供算法支持.

关键词：大数据、网络舆情、异常数据、监测、预测

所属期刊栏目：38

分类号：C912.6(社会学)

资助基金：河北省科技计划项目 "大数据环境下涉警舆情风险建模与预警机制研究"16455602;国家社会科学基金青年项目 "公共安全视角下网络舆情风险建模与对策研究"15CXW015;全国统计科学研究重点项目 "舆情大数据环境下突发事件民意监测与评估研究"2017LZ37;河北省统计科研计划重点项目 "大数据环境下网络舆情数据分析与决策支持研究"2016HZ09;河北省高等教育教学改革研究与事件项目 "面向大数据的虚拟情报作战室构建与教学实践研究"2016GJJG239

在线出版日期：2018-07-02（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：80-85