基于Logistic模型与支持向量机组合模型的网络舆情预测  

作　　者：程铁军 钦林林 方雯 何江松 

机构地区：[1]南京邮电大学经济学院,江苏南京210023 [2]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210023

出　　处：《统计与管理》2021年第4期28-32,共5页Statistics and Management

基　　金：国家社会科学基金项目“多元舆论场共存背景下重大突发事件舆情博弈和引导策略研究”(17CXW012)。

摘　　要：考虑网络舆情发展的复杂性、非线性、不确定性等特征,将传统统计的预测方法和机器学习的方法相结合,构建网络舆情组合预测模型。在利用Logistic曲线模型和SVM构建单项预测模型的基础上,基于舆情数据的变化规律,利用熵值法构建组合预测模型,并以三起高热度舆情事件为例进行实证分析,实证结果表明组合预测能够更好的拟合网络舆情发展态势。

关 键 词：网络舆情 LOGISTIC曲线模型 支持向量机 组合预测 

分 类 号：G206[文化科学—传播学]