大数据驱动的网络舆情热度预测与动态模型

本文标题《面向大数据的网络舆情热度动态预测模型研究》由兰月新等四位研究人员共同完成，发表于2017年，其研究主要针对大数据环境下的网络舆情热点进行深入探讨。该研究具有重要意义，旨在开发一个精确把握网络舆情热度的模型，并为政府制定舆情应对和舆论引导策略提供科学依据。 研究的目的是利用大数据技术，构建一种网络舆情热度模型和动态预测模型，以有效分析舆情的热度变化趋势。通过对大数据环境下影响网络舆情热度的因素进行定性分析，研究者提出了一种创新的方法，即通过定义最大关联度向量，结合灰色关联度理论来构建舆情热度模型。这种方法强调了舆情在不同媒体平台上的传播影响力，并通过多维度的逻辑斯谛回归模型（logistic model）来进行舆情信息的预测，进而实现舆情热度的动态预测。 研究过程包括理论模型的构建和实际数据的验证。首先，通过灰色关联度方法确定各影响因素对舆情热度的关键作用，形成量化指标。然后，基于这些指标，设计并实施了舆情热度预测模型，以期实时反映舆情的热度变化。实验结果显示，所提出的模型在大数据背景下是有效的，能够为政府提供实时、准确的舆情热度信息，帮助其制定出更合理的舆论引导策略。 本文的研究成果对于政府机构、企业和公众来说都具有实用价值，因为它们能够帮助各方更好地理解网络舆情的发展趋势，及时发现潜在的危机点，并采取适当的应对措施。此外，本文还涉及到了多个研究资助项目，包括河北省科技计划项目、国家社会科学基金青年项目、河北省社会科学科学发展研究课题和河北省统计科学研究计划重点项目，显示了研究者对这一领域高度关注和深入研究的背景。 这篇论文不仅贡献了一个新的网络舆情热度动态预测模型，而且还展示了如何将大数据分析应用于网络舆情管理中，具有较高的理论和实践价值。