基于深度学习的农业舆情主题分类及其演化趋势的风险评估

目录

声明

摘要

1引言

1．1研究背景

1．2研究目的及意义

1．2．1研究目的

1．2．2理论意义

1．2．3现实意义

1．3国内外研究综述

1．3．1网络舆情热点研究现状

1．3．2舆情演化与扩散研究现状

1．3．3网络舆情风险评估研究现状

1．3．4农业网络舆情研究综合评述

1．4研究内容与方法

1．4．1研究内容

1．4．2研究方法

1．4．3技术路线

1．5创新点

2农业网络舆情分析基本理论与方法研究

2．1舆情事件热点话题分析方法与技术

2．1．1网络爬虫技术

2．1．2 LDA主题模型

2．1．3LSTM长短期记忆网络

2．2舆情演化与扩散过程的建模分析方法

2．2．1复杂网络理论

2．2．2传染病模型

2．3本章小结

3基于LSTM-ATTN的农业舆情主题分类及热度预测模型

3．1农业舆情数据获取及数据处理

3．1．1“非洲猪瘟”舆情事件概述

3．1．2网络舆情数据获取

3．1．3数据预处理

3．2基于LDA模型的热点主题提取与分类

3．2．1主题数目确定

3．2．2主题提取与归纳

3．2．3主题热度分析

3．3基于LSTM-ATTN模型的舆情主题热度预测

3．3．1LSTM-ATTN模型原理及改进

3．3．2舆情事件关键主题的热度预测

3．4本章小结

4基于情感演化的舆情传播模型E-SEIR的构建

4．1基于情感演化的农业舆情传播模型构建

4．1．2基于情感演化的舆情传播E-SEIR数学模型

4．1．3传播者概率变化规则的改进

4．1．4舆情传播过程中网民情感演化规则

4．1．5传播网络拓扑结构

4．1．6E-SEIR模型仿真实验流程

4．2基于仿真实验的舆情传播关键影响因素分析

4．2．1仿真实验平台及其设置

4．2．2舆情传播关键影响因素分析

4．3基于E-SEIR模型的农业网络舆情实证分析

4．3．1数据收集及模型分析

4．3．2实证分析结果讨论

4．4本章小结

5农业网络舆情风险评估指标体系与评估模型

5．1农业网络舆情风险评价指标体系构建

5．1．1舆情事件性质指标

5．1．2网民关注度指标

5．1．3网民情感倾向指标

5．1．4关键意见领袖作用力指标

5．2农业网络舆情风险评估模型及风险等级划分

5．2．1基于灰色关联分析的风险评估模型

5．2．2舆情风险等级划分案例分析

5．3基于E-SEIR模型仿真的风险管控方法分析

5．3．1信息披露对舆情演化的影响分析

5．3．2强化监管对舆情演化的影响分析

5．4本章小结

6结论与展望

6．1全文总结

6．2研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文