时间序列分析在网络舆情预测预警中的应用研究开题报告

 2024-06-26 04:06

1. 本选题研究的目的及意义

网络舆情作为一种社会现象,是指公众在互联网上对社会热点事件、社会现象等表达的意见、态度和情绪的总和。

近年来,随着互联网技术的快速发展和普及,网络舆情的影响力日益增强,成为影响社会稳定和发展的重要因素。

网络舆情的传播速度快、影响范围广、社会动员能力强,对社会生产、生活和政治生态都会产生重要影响。

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2. 本选题国内外研究状况综述

网络舆情预测预警研究近年来受到学者们的广泛关注,时间序列分析作为一种重要的预测方法,也被应用于该领域。


1. 国内研究现状

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1.研究网络舆情数据的特点和规律:分析网络舆情数据的来源、类型、特征等,研究网络舆情的传播规律、影响因素等,为后续的预测预警工作奠定基础。


2.构建基于时间序列的网络舆情预测模型:利用时间序列分析方法,对网络舆情数据进行建模和分析,构建网络舆情预测模型,并对模型的预测精度和效率进行评估。


3.探索不同时间序列分析方法在网络舆情预测中的适用性和有效性:比较不同时间序列分析方法(如移动平均法、指数平滑法、arima模型、深度学习时间序列模型等)在网络舆情预测中的优缺点,选择最优模型进行网络舆情预测。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法,具体步骤如下:
1.文献综述:系统地查阅国内外相关文献,了解网络舆情预测预警、时间序列分析等领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题,为本研究提供理论基础和参考依据。


2.数据采集与预处理:利用网络爬虫等技术,从微博、新闻网站、论坛等平台采集网络舆情数据,并对数据进行清洗、去噪、文本分析、情感分析等预处理,构建网络舆情数据库。


3.时间序列分析方法研究:深入研究移动平均法、指数平滑法、arima模型、深度学习时间序列模型等,分析各种方法的原理、特点和适用范围,为选择合适的网络舆情预测模型提供依据。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.将多种时间序列分析方法应用于网络舆情预测预警领域,构建基于多种模型融合的网络舆情预测预警模型,提高预测精度和预警的时效性。


2.构建网络舆情预警指标体系,结合定量分析和定性分析方法,对网络舆情进行综合评估和预警,提高预警的准确性和科学性。


3.设计和开发网络舆情预警系统,实现网络舆情的实时监测、自动预警和信息发布等功能,为政府部门、企事业单位等提供有效的网络舆情管理工具。

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6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

[1] 李华,李晓东.基于情感分析和arima模型的网络舆情预测[j].计算机工程与应用,2020,56(10):50-56.

[2] 刘畅,刘华珍.基于时间序列分析的网络舆情演化预测模型[j].计算机工程与设计,2021,42(02):457-464.

[3] 王伟,李晓明,张强.基于深度学习的网络舆情预测研究综述[j].计算机科学,2020,47(01):1-10.

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