基于SOM神经网络的网络舆情信息分类模型

摘要

研究了网络舆情信息分类方法,给出了几种分类算法的优缺点和适用性,重点分析了将SOM神经网络模型运用到网络舆情信息分类中的基本思想、网络架构、算法流程和局限性,提出了基于SOM为每个输出神经元增加一个阈值,避免出现死神经元。为输出神经元增加学习效率和邻近区域的改进方法,给出了改进后的算法流程,最后经过实验验证了改进算法的有效性,提高了网络舆情信息的查全率和查准率,为网络舆情信息分类建模提供了有益的解决方案。