典型文献
大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析
文献摘要：
[目的/意义]为有效判断网络舆情演变趋势,分析网络舆情传播和形成的规律,研究网络舆情分众化演变的状态和特征,本文基于AEMIPO方法提出了大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析方法,以期为网络舆情传播引导策略提供优化参考.[方法/过程]通过对网络舆情分众化演变过程的自相似性、周期性和平稳性等统计特性进行动态跟踪,选取ARMA,ARIMA,SARIMA,FAR.IMA模型对上述统计特性进行描述,构建备选模型库,从备选模型库中根据选择规则选择模型对网络舆情分众化演变趋势进行建模,并在大数据情境下预测网络舆情分众化演变趋势.[结果/结论]以"山东金矿爆炸救援案"的微博数据为实例对所提方法进行验证分析,结果反映该方法预测准确率高达80％,表明其可在大数据情境下对网络舆情分众化演变趋势进行准确地预测和分析.[创新/局限]由于本文针对一个实证案例进行分析,存在一定研究局限性,因此在日后研究中需结合更多案例进行验证,并对该方法进行不断优化,从而全方面提升其有效性和准确度.
文献关键词：
大数据;网络舆情;演变趋势;统计特征;实例分析
中图分类号：
作者姓名：
傅雷鸣;王兆烨;陈一飞;罗远渊
作者机构：
南京农业大学工学院,江苏南京210031
文献出处：
引用格式：
[1]傅雷鸣;王兆烨;陈一飞;罗远渊-.大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析)[J].情报科学,2022(02):113-117,126
A类：
AEMIPO
B类：
数据情境,下网,情分,分众化,演变趋势,断网,网络舆情演变,网络舆情传播,研究网络,引导策略,自相似性,平稳性,统计特性,动态跟踪,ARMA,SARIMA,FAR,备选,模型库,预测网络,金矿,微博数据,验证分析,预测准确率,研究局,多案例,统计特征
AB值：
0.266653
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