文献类型：期刊文章

作　　者：张雷[1] 肖思瑶[2] 杨泽来[2] 王家琪[1]

ZHANG Lei;XIASi-yao;YANG Ze-lai;WANG Jia-qi(College of Mathematics and Statistics,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China;School of Information Science and Engineering,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China)

机构地区：[1]重庆交通大学数学与统计学院,重庆400074 [2]重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：国家自然科学基金项目(11401061,11501065);重庆市教委项目(KJ1600504,KJ1600512)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：5

起止页码：477-483

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对于恶劣舆情准确识别并进行有效干预,对舆论走向的引导有着重大的意义。首先通过爬虫抓取网络数据,对数据进行特征提取,采用融合文本情感分析的改进KNN算法开创性的对网络舆情进行定量的严重性分级,严重等级越高的舆情,调控力度应越大;为进一步探讨调控手段的有效性和调控力度,基于精细划分的SIR模型模拟各舆情调控手段对舆情的整体影响,并及时反馈并做出修正,同时这种方法也为研究舆情调控手段提供了一定理论基础。实验结果表明,舆情严重性分级模型取得不错效果;同时,仿真结果证明,官方账号互动、设立意见领袖、封号教育是三种确切有效的舆情调控手段。

关 键 词：网络舆情处理  舆情调控  文本情感分析 数据挖掘 机器学习  意见领袖

分 类 号：TP391.9]