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J-GLOBAL ID：201802234192927653   整理番号：18A0095921

大データに向けたネットワーク世論の動的予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

The Internet Public Opinion Hot-degree Dynamic Prediction Model Oriented to Big Data

著者 (5件)： Lan Yuexin (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Liu Bingyue (天津交通職業学院 天津 300132) ,  Zhang Peng (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Xia Yixue (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000) ,  Li Haoqing (中国人民武装警察部隊学院 廊坊 065000)
資料名： Qingbao Zazhi  (Qingbao Zazhi)
巻： 36  号： 6  ページ： 105-110,147  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3718A  ISSN： 1002-1965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】大規模データ研究における世論の熱的モデルと熱的予測モデルによって,大規模データ環境におけるネットワーク世論の正確度を正確に把握することができて,ネットワーク世論の対応と世論誘導対策の重要性を決定することができた。【方法】大規模データ環境におけるネットワーク世論の熱影響因子を定性的に分析し,最大関連度ベクトルを定義し,灰色関連度法に基づいてネットワークの世論モデルを構築し,これに基づいて多次元ロジスティックモデルを構築し,各メディアプラットフォームの世論情報を予測した。灰色相関度により動的予測法を得た。【結論】理論的モデリングと経験的解析によって,熱モデルと熱的動的予測モデルを構築することが可能であり,これらの理論的研究は,大規模データ環境におけるネットワーク世論の熱的度を正確に把握し,ネットワーク世論誘導戦略を確立するための基準を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *世論 ,  モデリング ,  *予測モデル ,  ベクトル ,  予測技法 ,  高次元
準シソーラス用語： 熱モデル ,  ロジスティックモデル ,  影響因子 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 世論 ,  予測モデル ,  研究