【摘 要】
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[目的 /意义]研究突发传染病舆情热度的发展趋势,能够为制定舆情引导策略提供参考,具有重要的理论意义。[方法 /过程]本文首先构建微博舆情热度评价指标体系,基于信息熵确定
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,武汉大学图书情报实验教学中心
【基金项目】
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教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“大数据资源的智能化管理与跨部门交互研究——面向公共安全领域”(项目编号:16JJD870003)
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[目的 /意义]研究突发传染病舆情热度的发展趋势,能够为制定舆情引导策略提供参考,具有重要的理论意义。[方法 /过程]本文首先构建微博舆情热度评价指标体系,基于信息熵确定各个指标的权重,然后对求得的舆情热度趋势值进行分类,在此基础上,建立基于BP神经网络的突发传染病舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取"MERS病毒卫生突发事件"的舆情热度数据进行实例分析,预测该突发传染病事件的发展趋势,从而验证模型的可行性。[结果/结论]实验结果表明,该模型能有效预测突发传染病舆情热度趋势,进而为舆情管控提供决策支持。
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