【摘 要】
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随着互联网与信息技术的发展,网络舆情的识别、监测成为了一个备受关注的研究问题。舆情热度是体现民众对社会事件关注度的一项极其重要的指标,能够有效地反应对应事件所带来的社会影响力,研究舆情热度的变化范围和波动趋势,可以为政府及时把握舆情趋势、控制恶性舆论传播、制定舆情引导等干预政策提供切实可行的依据。突发性公共卫生事件舆情热度的监测和趋势预测不仅有助于及时发现疫情,还对引导公众正确面对疫情、识别谣言,
【基金项目】
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国家自然科学基金（No:71971096）；
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随着互联网与信息技术的发展,网络舆情的识别、监测成为了一个备受关注的研究问题。舆情热度是体现民众对社会事件关注度的一项极其重要的指标,能够有效地反应对应事件所带来的社会影响力,研究舆情热度的变化范围和波动趋势,可以为政府及时把握舆情趋势、控制恶性舆论传播、制定舆情引导等干预政策提供切实可行的依据。突发性公共卫生事件舆情热度的监测和趋势预测不仅有助于及时发现疫情,还对引导公众正确面对疫情、识别谣言,从而避免恐慌都具有重要价值,是网络舆情监控的重要对象。本文以新冠疫情的网络舆情热度为例,探究突发公共卫生事件网络舆情热度的预测方法。舆情热度通常可由搜索引擎提供的搜索热度度量,而搜索热度必然受到众多外来因素的影响,从而使得舆情热度同时带有线性和非线性的性质。以往的单一模型如ARIMA、神经网络在预测时都存在明显的缺点,如ARIMA模型在预测非线性时间序列时,会产生较大误差。本文提出了CEEMDAN-ARIMA-LSTM组合模型,首先将舆情热度使用CEEMDAN分解并提取相应的序列特征,再针对分解后的子序列,使用ARIMA模型和LSTM模型相继对序列中的线性和非线性部分进行预测,提升了预测精度。在实证部分,本文基于百度指数获取了2019年12月31日至2020年9月30日新冠疫情的舆情热度数据,基于熵值法对各个关键词的舆情热度数据进行加权从而得到新型冠状病毒的舆情热度序列,并基于舆情生命周期理论对舆情进行生命周期划分,并分阶段使用ARIMA、LSTM、CEEMDAN-ARIMA、CEEMDAN-LSTM、CEEMDAN-ARIMA-LSTM进行建模,并基于多个指标值对各模型的建模效果进行评估。基于多个评价指标的模型预测效果评价表明,相较于单一模型,CEEMDANARIMA-LSTM模型能对舆情热度有更精准的判断,一定程度上证实了混合模型在舆情热度领域有一定的可靠性。本研究丰富了现有的舆情热度预测方法,为政府及时了解突发公共卫生事件的舆情热度趋势提供了参考。
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