基于支持向量机的网络舆情危机预警探究.pdf

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1、基于支持向量机的网络舆情危机预警探究孙亮基于支持向量机的网络舆情危机预警探究孙亮(兰州文理学院数字媒体学院甘肃兰州，730000)摘要：针对信息化条件下的网络舆情分析需要，结合计算机理论，提出一种基于支持向量机算法的网络舆情预警模型。利用层次聚类算法对爬行器搜集到的数据进行预处理，从而提高数据的质量；结合网络舆情的相关预警指标，利用灰色理论模型构建网络舆情预测模型，并通过sVM支持向量机对预测的结果进行修正。最后通过仿真测试，与传统的预测模型相比，该算法具有较高的精确度。关键词：支持向量机；舆情危机；预警；聚类算法；网络爬行器中图分类号：TP393．092文献标识码：ADOI编码

2、：10．14016／j．cnki．1001—9227．2016．11．138Abstract：inviewofthenetworkpublicopinionundertheconditionofinfbmationanalysis，com坊ningthet}leoryofcomputer，pmposesanetworkpublic叩inionw姗ingmodelbasedonsupportvectormachine蠢lgorithm．Usinghierarchicalclusteringalgorit}Imofcrawlertocollectthedatapretreatment

3、，soastoimprovethedataquality；combinedwiththenetworkofpublicopinionrelatedtoeadywamingindicators，constmctionofnetworkpublicopinionpredictionmodelbasedon铲eytheorymodel，and山eSVMsupportvectormachinetopredicttheresults0fmodified．Finally，comparedwiththetraditionalpredictionmodel，thealgorithmhashigh

4、eraccumcy．Keywords：supportvectormachine；publicopinionerisis；earlywaming；clusteringalgoritllm；webcrawlerO引言随着现代互联网的发展，网络言论变得日益频繁。而网络舆情作为社会的舆论的“实时晴雨表”，成为政府各个部门关注的焦点。与传统的社会舆情相比，网络舆情更具有直接性、突发性和实时性，如不能对舆论进行及时的疏通，将给社会带来极大的负面影响，从而威胁社会的稳定发展。而随着计算机技术的不断发展，对网络舆情的分析大致可以概括为传统预测和现代预测。传统预测是将数据转换为时问序列，同时借助回

5、归、平滑等线性方程进行求解，但假设都是呈现线性变化的。而从实际的角度来看，网络舆情的发展大部分是呈现出非线性变化，由此提出采用现代的非线性预测模型理论，如灰色理论、马尔科夫模型等。本文则借助sVM支持向量机技术在不确定性预测方面的优势，提出一种基于SVM的网络舆情预测模型，通过对数据的预处理和结果修正，对算法的实现进行了详细的阐述和分析。1数据预处理通过网络爬行器对不同网站的舆情信息进行搜集，从而得到大量的文本信息。这些文本信息具有信息量大、无序和杂乱的特点。对此，为提高后续数据预测的精确度，必须对数据进行适当的聚类，转换成关联数据信息。对此，本文选择层次聚类算法对网络舆情数据进

6、行聚类，文本优劣程度则通过文本的纯度指标表示，定义为：P(sr)-÷m觚(n；)n公式(1)中，n，表示在第r个聚类类别中存在的文档概述；n：表示定义类i并且被直接分配到第r聚类之中的文档数量。由此可以算出总体的纯度：en∥i￡y=∑{午(s，)(2)同时在聚类指标的设定中，以话题报道频率(TF)话题持续报道时间(TD)和话题网络点击率(cR)作为统计特征指标，从而计算媒体关注度(MAM)和民众关注度(PAM)。设定收稿日期：2016一07—22作者简介：孙亮(1980一)，男，汉族，河北唐山人，硕士研究生，副教授，主要研究方向为多媒体技术、网络技术、数据挖掘。·138·阈值，并

7、计算民众关注度(SAM)，当民众关注度超出系统设定的阈值，则表示该话题为热点，并直接提取。2基于SVM的舆情预测模型构建2．1灰色预测模型构建GM(1，1)作为GM(1，N)模型的一种特例，是一种常用的、简单的灰色理论模型。在该模型中，包含单变量的微分方程。假设数据原始序列为：石‘o’=(戈‘o’(1)，戈‘o’(2)，⋯．，算‘o’(n))(3)通过累加则可以生成x¨’序列，有：名‘¨=(龙‘1’(1)，x‘1’(2)，⋯，石‘1’(凡))(4)其中：I石¨’(1)=石∞’；石