基于深度学习的网络舆情信息源影响力评估方法及系统

摘要

本发明提供一种基于深度学习的网络舆情信息源影响力评估方法及系统，涉及信息源影响力评估及深度学习技术领域。该方法及系统首先获取多个目标信息源结构及其中的半结构化和非结构化数据，并将获取的数据处理成统一格式的结构化数据；然后建立网络信息源评估数据集及深度学习Xgboost评估模型并设定模型参数；对模型进行训练测试，得到测试集上的模型准确率；优化修改模型参数后对模型进行迭代训练，保存准确率最高的模型；最后将获取的多个目标信息源数据输入到准确率最高的模型中，得到各目标信息源的评分以及排名。该方法及系统可以更高效、可靠地评估舆情信息源，大大提高舆情信息搜索的准确度。