微博網(wǎng)絡(luò)輿情建模及發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異，微博社交平臺(tái)的出現(xiàn)，改變了人們的生活方式，對(duì)傳統(tǒng)的信息傳播媒體，產(chǎn)生了巨大的沖擊。微博平臺(tái)上的輿情作為社會(huì)輿情的延伸，發(fā)揮著舉足輕重的作用。由于在微博上發(fā)布消息具有及時(shí)性、任意性，并且信息傳播很迅速，傳播的范圍廣泛，造成微博上的信息既有真實(shí)的，也有虛假的。一些人將微博當(dāng)作傳播謠言的工具，對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境、人民的正常生活造成很大的負(fù)面影響。因此，研究微博平臺(tái)上輿情的趨勢(shì)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　在用算法實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)微博

2、平臺(tái)上熱點(diǎn)話題的趨勢(shì)時(shí)，需要采集相關(guān)的輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文面向新浪微博獲取數(shù)據(jù)，從獲得的數(shù)據(jù)中，聚類發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題，將選取的話題表示為單位時(shí)間的數(shù)據(jù)序列。
　　步驟如下:
　　(1)選取新浪微博為研究對(duì)象，采集相關(guān)的微博數(shù)據(jù);
　　(2)對(duì)獲取的微博文本進(jìn)行預(yù)處理，采用聚類算法得到熱點(diǎn)輿情話題;
　　(3)根據(jù)微博的特點(diǎn)，提取能表示微博輿情趨勢(shì)的特征，構(gòu)成輿情預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。
　　目前，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最

3、廣泛和成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可塑性強(qiáng)，并且具有全局最優(yōu)逼近能力與良好的推廣能力。但是，在進(jìn)行輿情預(yù)測(cè)的時(shí)候，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度與徑向基函數(shù)的中心，方差（寬度）以及隱含層到輸出層的權(quán)值之間有著緊密的聯(lián)系。因此，傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，參數(shù)的選擇限制了它在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。本文對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并采用優(yōu)化過的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)。
　　通過對(duì)3個(gè)模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，用改進(jìn)的引力搜索算法優(yōu)化的