【摘 要】
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[目的/意义]针对网络舆情反转事件进行分析,确定其属性特征及分类,针对不同分类预先制定相应的预案。当出现新的网络舆情反转事件时,可快速预测其分类,并采取相应的预防措施,
【基金项目】
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河北社会科学基金项目“基于大数据的网络舆论场异常能量监测与态势推演研究”(编号:HB18GL081)
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[目的/意义]针对网络舆情反转事件进行分析,确定其属性特征及分类,针对不同分类预先制定相应的预案。当出现新的网络舆情反转事件时,可快速预测其分类,并采取相应的预防措施,从而加快政府部门、公安部门和相关单位对舆情反转事件的响应速度,规避舆情事件的消极影响,为人民群众建立正确的舆论导向,建立科学规范的舆情环境。[方法/过程]将近几年的网络舆情反转事件作为样本集,利用其描述属性和分类属性建立决策树模型,并采用测试集对决策树模型的分类性能进行评价,确定模型的精确度和可用性。[结果/结论]事件类型、持续时长、反转次
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