【摘 要】
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针对各类网络平台农业舆情信息数量庞大内容繁多,无法准确把握农业网络舆情的热点及其发展变化规律的问题,提出了 LDA-LSTM-ATTN模型实现关键主题的提取及其热度变化预测.首
【机 构】
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东北农业大学理学院,黑龙江 哈尔滨150030;东北农业大学工程学院,黑龙江 哈尔滨150030
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针对各类网络平台农业舆情信息数量庞大内容繁多,无法准确把握农业网络舆情的热点及其发展变化规律的问题,提出了 LDA-LSTM-ATTN模型实现关键主题的提取及其热度变化预测.首先构建LDA模型进行舆情文本信息主题分类及主题热度趋势计算,将输出的主题热度时间序列作为数据输入引入注意力机制的LSTM-ATTN模型进行各类话题热度预测和趋势分析.数值实验对比分析证明该模型能更有效的捕获农业网络舆情时序数据内在的变化特征和周期性波动等特点,具有更高的算法收敛效率和预测精度.该模型能够为快速准确把握舆情规律提供有力的方法手段.
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