周耀明
- 作品数：5 被引量：68H指数：4
- 供职机构：解放军信息工程大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- 基于EMD的网络舆情演化分析与建模方法被引量：24
- 2012年
- 现有研究忽略网络舆情演化过程的多成分特性,导致演化分析与建模效果较差。为此,提出一种基于经验模态分解(EMD)的网络舆情演化分析与建模方法。对演化过程进行EMD分解,形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分,通过对各成分进行分析与建模,实现网络舆情的演化分析与建模。实验结果表明,该方法通过EMD分解得到的各成分物理含义明显,有助于分析网络舆情的演化规律,同时具有较好的趋势预测效果,适合进行演化建模。
- 周耀明王波张慧成
- 关键词：网络舆情经验模态分解时间序列
- 网络舆情行为演化分析及其应用研究
- 随着互联网在全球范围内的发展与普及,网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”,其凭借着开放、快捷和互动等特点,已成为人们交流思想、阐述观点、发表意见的新平台。正是在网络媒体的作用下,网络舆情较传统的社会舆...
- 周耀明
- 关键词：网络舆情预警时间序列经验模态分解云模型
- 文献传递
- 一种自适应网络舆情演化建模方法被引量：26
- 2013年
- 针对短期趋势预测方法忽略演化过程统计特性的动态变化性,致使模型选择盲目、预测效果较差的问题,本文提出一种自适应网络舆情演化建模方法(AEMIPO)。首先,动态跟踪网络舆情演化过程的平稳性、周期性和自相似性等统计特性;其次,选取能够描述上述统计特性的ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型构建备选模型库;最后,通过制定模型选择规则,从备选模型库中选择合适的模型对当前时刻的演化过程进行自适应建模,并预测其演化趋势。实验表明,与现有方法相比,AEMIPO具有更高的预测精度与更好的预测稳定性,更适合对网络舆情演化过程进行短期建模及趋势预测。
- 周耀明李弼程
- 关键词：网络舆情
- 网络舆情演化模式分析被引量：13
- 2012年
- 网络舆情演化分析已成为网络舆情研究的热点内容。文章使用描述网民发帖过程的时间序列来表征网络舆情的演化过程,使用时间序列的分析方法来探索网络舆情的演化规律,构建了6个网络舆情演化模式,包括分布模式、平稳模式、相关模式、自相似模式、周期模式和趋势模式,并给出了相应的模式分析方法。实验表明,构建的网络舆情演化模式能够有效地表征网络舆情演化过程,有助于更深层次地分析网络舆情演化规律,为后续演化建模提供理论基础。
- 周耀明张慧成王波
- 关键词：网络舆情时间序列
- 基于云模型的网络舆情预警方法被引量：10
- 2012年
- 网络舆情预警是网络舆情研究的主要目的。本文从3个方面改进现有网络舆情预警方法：首先，制定客观有效的预警体系；其次，通过跟踪统计特性、构建备选模型库、制定模型选择规则等3个步骤，来自适应地预测网络舆情的发展过程；第三，运用云模型实现从预警指标到威胁状态的转换，并将当前威胁状态与潜在威胁趋势进行融合评估，得到预警等级。实验表明，该方法得到的预警等级具有时变性，变化过程与事件发展过程一致，并体现了网民的上网规律，符合客观实际。
- 周耀明李弼程张慧成王波
- 关键词：网络舆情预警云模型
