基于因子分析和SVM的网络舆情危机预警研究

作者：朱光婷; 潘晓琳^*

来源：重庆工商大学学报(自然科学版), 2020, 37(05): 94-100.

DOI：10.16055/j.issn.1672-058X.2020.0005.015

• 网络舆情
• 因子分析
• 遗传算法
• SVM
• 一对多算法

针对网络舆情的指标冗余和复杂度高不利于监管,提出了因子分析和SVM建立综合评价模型;首先利用因子分析将网络舆情的14个指标进行降维为3个公因子,其次在简化的指标体系中用遗传算法的5-折交叉优化SVM参数,建立遗传算法优化SVM的网络舆情危机预警模型,最后将两类的SVM改进为一对多算法对4种情况进行分类,得出网络舆情的预警;对2019年的10个网络舆情事件进行实证分析表明,低于0.51%的误差预警充分说明了其可行性,达到了强化网络舆情的监管,而因子分析降低了指标体系的复杂性,遗传算法的5-折交叉提高了SVM分类器的学习能力,能更准确地预测训练集,并用一对多算法使得分类速度较快,对网络舆情的监管提供了帮助。

• 单位
  重庆师范大学