检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]解放军信息工程大学信息工程学院,郑州450002
出 处:《计算机工程》2012年第21期5-9,共5页Computer Engineering
基 金:国家"863"计划基金资助项目(2007AA01Z439);国家社会科学基金资助重大项目(09&ZD014);全军军事学研究生课题基金资助项目
摘 要:现有研究忽略网络舆情演化过程的多成分特性,导致演化分析与建模效果较差。为此,提出一种基于经验模态分解(EMD)的网络舆情演化分析与建模方法。对演化过程进行EMD分解,形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分,通过对各成分进行分析与建模,实现网络舆情的演化分析与建模。实验结果表明,该方法通过EMD分解得到的各成分物理含义明显,有助于分析网络舆情的演化规律,同时具有较好的趋势预测效果,适合进行演化建模。The existing methods ignore multicomponent characteristics of evolution process of lntemet public opinions, which leads to an unsatisfactory performance of analysis and modeling. To deal with the problem, this paper presents an evolution analysis and modeling method of Interact public opinions based on Empirical Mode Deeomposition(EMD). It decomposes the evolution process of Internet public opinions by EMD, to form trend component, period component, mutation component and random component. Then it analyzes and models the evolution process of Interact public opinions by analyzing and modeling the above-mentioned components. Experiments show that the components decomposed by EMD have clear physical meanings, which can help to analyze the evolution patterns of Internet public opinions; at the same time, the method has good forecasting performance, thus is more suitable.
关 键 词:网络舆情 演化分析 演化建模 趋势预测 经验模态分解 时间序列
分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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