【摘 要】
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现有互联网文本舆情分析模型多数未考虑时间因素的影响,对舆情动态变化过程缺乏定量刻画,难以准确发现舆情演化的动态过程和关键要素。为此,提出一种改进的舆情异动量化模型
【基金项目】
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中国博士后科学基金面上项目(2017M611323);吉林省优秀青年人才基金(20180520029JH)
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现有互联网文本舆情分析模型多数未考虑时间因素的影响,对舆情动态变化过程缺乏定量刻画,难以准确发现舆情演化的动态过程和关键要素。为此,提出一种改进的舆情异动量化模型。通过线性回归模型得出不同时间窗口内的舆情静态表现,利用趋势线刻画舆情随时间的变化情况,结合舆情整体走势和异动角度获得舆情异动指数。基于国内A股涨跌预测的实验结果表明,与传统舆情分析模型相比,该模型具有更高的预测准确率和更好的稳定性。
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