基于决策树方法的网络舆情反转识别与实证研究?

摘要：

目的 意义 针对网络舆情反转事件进行分析,确定其属性特征及分类,针对不同分类预先制定相应的预案.当出现新的网络舆情反转事件时,可快速预测其分类,并采取相应的预防措施,从而加快政府部门、公安部门和相关单位对舆情反转事件的响应速度,规避舆情事件的消极影响,为人民群众建立正确的舆论导向,建立科学规范的舆情环境.[方法/过程]将近几年的网络舆情反转事件作为样本集,利用其描述属性和分类属性建立决策树模型,并采用测试集对决策树模型的分类性能进行评价,确定模型的精确度和可用性.[结果/结论]事件类型、持续时长、反转次数和反转时段等属性都是影响舆情反转事件分类的重要因素,以这些因素为基础进行网络舆情反转事件的分类和识别是可行的.

关键词：决策树、网络舆情、舆情反转、实证研究、分类属性

所属期刊栏目：38

分类号：G353(情报学、情报工作)

资助基金：河北社会科学基金项目"基于大数据的网络舆论场异常能量监测与态势推演研究"HB18GL081

在线出版日期：2019-09-04（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：121-125,171