基于XGBoost的网络舆情文章预警模型建立

摘要：

现有的舆情预警模型主要是以指标体系为依据来综合评判预警的等级.研究中指标体系的建立及量化是通过专家经验知识获得,具有较强的主观性,缺乏以数据驱动的指标验证研究.针对以上问题,本文为网络舆情新闻文章设计了一套全面可量化的预警指标,并使用特征筛选的方法,来验证所提指标对网络舆情文章预警的重要性,建立基于XGBoost的网络舆情文章预警模型,从而实现对舆情文章预警判定.该模型与现有用于舆情预警建模的SVM和决策树两个方法进行实验对比,结果证明该模型在各项性能指标上均高于其他两种模型,对网络舆情文章预警等级判定更准确.

关键词：网络舆情、指标、XGBoost、预警

所属期刊栏目：13

分类号：TP181;C913(自动化基础理论)

资助基金：贵州省教育厅青年科技人才项目

在线出版日期：2023-06-29（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：72-77