基于KPCA-粒子群随机森林算法的舆情趋势预测研究

摘要：

随着互联网时代社交媒体的飞速发展,热点事件不断进入公众视野,舆情分析成为公共管理部门面临的新挑战.针对该问题提出基于KPCA-粒子群随机森林算法用于舆情趋势预测研究.实验结果表明,该算法在预测精度上较BP神经网络算法有显著提高,可以为政府部门及时掌握、引导和控制网络舆情提供决策支持.

关键词：KPCA、舆情、趋势预测、粒子群随机森林、预测精度、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.1-34;TP391

资助基金：江苏省高校自然科学研究项目16KJB510009;江苏师范大学科研基金项目15XLB01

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：79-82