【摘 要】
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[研究目的]及时、优质的情报是应急决策成功的核心要素.大量滋生的谣言信息降低了情报质量且极易导致事态失控,在舆情管理中政务微博存在辟谣效率较低、缺乏协同意识的问题,因此,急需探讨如何识别谣言数据、智慧疏解网络的不良情绪.[研究方法]在重大突发事件情境下,引入高斯过程分类模型,追溯数据源,提取数据和数据源的特征向量,量化舆情数据的可信度,构建政务微博协同的网络舆情引导机制.[研究结论]该模型输出的数据可信概率值,具有较高的准确性和稳定性,与支持向量机、随机森林机器学习方法相比,更适合用于突发事件数据的可信度
【机 构】
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河海大学商学院 常州 213022;河海大学统计与数据科学研究所 常州 213022;常州市工业大数据挖掘与知识管理重点实验室 常州 213022;河海大学商学院 常州 213022
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[研究目的]及时、优质的情报是应急决策成功的核心要素.大量滋生的谣言信息降低了情报质量且极易导致事态失控,在舆情管理中政务微博存在辟谣效率较低、缺乏协同意识的问题,因此,急需探讨如何识别谣言数据、智慧疏解网络的不良情绪.[研究方法]在重大突发事件情境下,引入高斯过程分类模型,追溯数据源,提取数据和数据源的特征向量,量化舆情数据的可信度,构建政务微博协同的网络舆情引导机制.[研究结论]该模型输出的数据可信概率值,具有较高的准确性和稳定性,与支持向量机、随机森林机器学习方法相比,更适合用于突发事件数据的可信度衡量,为政务微博的响应提供了高质量的数据支撑.
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