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복건전뇌
Fujian Computer
2015年
9期
6-7,120
,共3页
网络舆情%马尔可夫%预测
網絡輿情%馬爾可伕%預測
망락여정%마이가부%예측
随着网络技术的迅猛发展,网络已经成为群众意愿表达的重要形式. 而同一个话题的言论出现的时间、地点是离散的、分散的,这给舆情管理部门带来很大的难题.本文提出了基于马尔可夫模型的网络舆情预测方法,根据用户以前在网上留下的痕迹建立预测模型, 预测将来可能出现的网络状态, 并进一步提出基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型,极大程度提高网络预测的准确度,从而为提前做好网络舆情的引导与管控提供指导.
隨著網絡技術的迅猛髮展,網絡已經成為群衆意願錶達的重要形式. 而同一箇話題的言論齣現的時間、地點是離散的、分散的,這給輿情管理部門帶來很大的難題.本文提齣瞭基于馬爾可伕模型的網絡輿情預測方法,根據用戶以前在網上留下的痕跡建立預測模型, 預測將來可能齣現的網絡狀態, 併進一步提齣基于網絡訪問行為的混閤階Markov預測模型,極大程度提高網絡預測的準確度,從而為提前做好網絡輿情的引導與管控提供指導.
수착망락기술적신맹발전,망락이경성위군음의원표체적중요형식. 이동일개화제적언론출현적시간、지점시리산적、분산적,저급여정관리부문대래흔대적난제.본문제출료기우마이가부모형적망락여정예측방법,근거용호이전재망상류하적흔적건립예측모형, 예측장래가능출현적망락상태, 병진일보제출기우망락방문행위적혼합계Markov예측모형,겁대정도제고망락예측적준학도,종이위제전주호망락여정적인도여관공제공지도.
