基于LDA和TextCNN的跨平台网络舆情风险预警研究*

情报探索 ›› 2024, Vol. 1 ›› Issue (10): 1-.

• 工作研究 •

基于LDA和TextCNN的跨平台网络舆情风险预警研究*

（中国人民警察大学网络舆情治理研究中心河北廊坊 065000）

出版日期:2024-10-15 发布日期:2024-11-20
作者简介:管雨翔（1998—），男，2021级硕士研究生，研究方向为网络舆情；王娟（1979—），女，博士，副教授，硕士生导师，通讯作者，研究方向为数据警务技术、网络舆情；兰月新（1981—），男，教授，硕士生导师，研究方向为网络舆情；张鹏（1981—），男，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为网络危机管理。
基金资助:
*本文系教育部人文社会科学研究项目青年基金项目“基于舆情大数据的突发事件网民情感风险感知与治理研究”（项目编号：20YJC630145）成果之一。

Online:2024-10-15 Published:2024-11-20

摘要/Abstract

摘要：

［目的／意义］分析多个社交平台上的网络舆情数据，评估网络舆情风险，并进行风险预警研究，具有重要的社会意义和实际价值。\[方法/过程\]先构建网络舆情风险指标体系，然后使用层次分析法确定指标权重，以此构建网络舆情风险预警模型。实证部分使用某一地级市的网络舆情数据进行分析，先使用LDA对微博平台上的数据进行主题聚类，再根据聚类后的数据使用TextCNN对其余社交平台数据进行分类，最后使用网络舆情风险预警模型对各主题舆情进行研究。\[结果/结论\]本文构建的网络舆情风险预警模型具有一定的准确性和有效性。本文的网络舆情风险预警模型可以提供信息支持从而提高决策效率和网络舆情风险的监测效率。

关键词:

网络舆情, 风险预警, 主题聚类, 文本分类

管雨翔王娟兰月新张鹏.

基于LDA和TextCNN的跨平台网络舆情风险预警研究* [J]. 情报探索, 2024, 1(10): 1-.

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