【摘 要】
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针对传统预测方法无法有效预测Web舆情的长期趋势中拐点的不足,提出一种长期趋势预测方法。该方法首先通过周期分析和层次聚类为每类已发生舆情事件的发展趋势建立类模型库,
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,电子科技大学软件学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(2007AA01Z440);国家自然科学基金(60973069,90924011);四川省应用技术研究与开发项目支撑计划(2008GZ0009);中国博士后科学基金(20080431273)
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针对传统预测方法无法有效预测Web舆情的长期趋势中拐点的不足,提出一种长期趋势预测方法。该方法首先通过周期分析和层次聚类为每类已发生舆情事件的发展趋势建立类模型库,然后通过对待预测舆情事件已知发展趋势进行自适应变换后,应用最小二乘法从相应的类模型库中选取均方误差和最小的模型来预测该事件的未来发展趋势。实验证明,与传统方法相比该方法在预测舆情事件发展的长期趋势时有较高的关联度,能有效预测长期趋势中的拐点。
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