本文關(guān)鍵詞： 新浪微博 SIR模型 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù)反演 輿情傳播　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有的輿情傳播模型研究與實(shí)際輿情數(shù)據(jù)結(jié)合較少以及難以從輿情大數(shù)據(jù)中挖掘輿情傳播內(nèi)在規(guī)律的問題,提出一種基于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輿情傳播模型參數(shù)反演算法。改進(jìn)經(jīng)典SIR傳染病傳播模型,構(gòu)建一種網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型,基于該模型對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行參數(shù)反演,預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情的后續(xù)傳播趨勢(shì),并與馬爾可夫預(yù)測(cè)模型對(duì)比,所提算法可以精確預(yù)測(cè)輿情的具體熱度值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在預(yù)測(cè)性能上具有一定的優(yōu)越性,可以用于網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件傳播的數(shù)據(jù)擬合、過程模擬和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
[Abstract]:In view of the problem that the existing research on the communication model of public opinion is less combined with the actual data of public opinion and it is difficult to excavate the inherent law of public opinion communication from big data of public opinion, In this paper, a parameter inversion algorithm of public opinion propagation model based on real network public opinion big data using neural network is proposed. The classical SIR infectious disease transmission model is improved, and a network public opinion transmission model is constructed. Based on this model, the parameter inversion of actual cases is carried out to predict the trend of subsequent propagation of network public opinion, and compared with Markov prediction model, the proposed algorithm can accurately predict the specific heat value of public opinion. The experimental results show that the proposed algorithm can accurately predict the specific heat value of public opinion. The proposed algorithm has some advantages in prediction performance and can be used for data fitting, process simulation and trend prediction of network emergency propagation.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61540032)~~
【分類號(hào)】：G206;TP393.092

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8 李p，

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