我国网络舆情热点话题发现研究综述   总被引：1，自引：0，他引：1  

游丹丹  陈福集 《现代情报》2017,37(3):165-171

随着互联网的快速发展，网络舆情对社会的影响不容忽视。若能够及时从海量数据中发现热点话题，追踪热点话题演变以及预测话题的倾向，对于帮助相关部门及时有效地对其引导和控制具有较大意义。本文通过对我国网络舆情热点话题发现的相关文献进行收集、整理及分析，归纳其中的主要研究思想和方法，同时发现存在的不足，并提出进一步的展望，以期对后来研究者提供参考。  相似文献   

基于混合算法和BP 神经网络的网络舆情预测研究          下载免费PDF全文

黄亚驹  陈福集  游丹丹 《情报科学》2018,36(2):24-29

【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大,构建模型对 网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】通过信息熵理论控制种群初始化,利用遗传算法较强的全 局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化,构建混合算法优化的BP神经网络的网 络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明,该模型在预测性能上具有更好的优越性及 稳定性。  相似文献