摘 要：近年来，互联网的快速发展带来了社交媒体网络的激增，广大民众可以在网上分享信息、知识和观点。然而，一旦出现突发事件，蜂拥而来的信息会对公众造成冲击，需要对信息的发展变化做出正确的预测并及时发现潜在的危机。有鉴于此，首先，构建一个基于突发事件的网络舆情预警指标体系，通过评论家算法计算各指标的权重，求得综合评价值，进而推断网络舆情预警水平；其次，利用基于遗传算法优化的 BP 神经网络构建网络舆情预警模型；最后，以突发事件河南水灾为例进行实证分析。
关键词：BP 神经网络；遗传算法；网络舆情；舆情预警；预警指标；批评家
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.19.004
中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）19-0018-06
Research on Network Public Opinion Early Warning Mechanism Based on GA-BP Algorithm
CHEN Meng, LI Xuezhi
(School of Information Engineering, Xinjiang Institute of Technology, Aksu 843100, China)
Abstract: In recent years, the rapid development of the Internet has led to the proliferation of social media networks, where vast numbers of people can share information, knowledge and opinions online. However, once an emergency occurs, the information flooding in will impact the public, so it is necessary to make a correct prediction of the development and change of information and timely discover the potential crisis. In view of this, firstly, build a network public opinion early warning index system based on emergencies, calculate the weight of each index through the critic algorithm, get the comprehensive evaluation value, and then infer the network public opinion early warning level; secondly, BP neural network based on genetic algorithm optimization is used to build network public opinion early warning model. Finally, take Henan flood as an example for empirical analysis.
Keywords: BP neural network; genetic algorithm; network public opinion; public opinion early warning; early warning index; critic
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作者简介：陈蒙（1991—），女，汉族，河南南阳人，讲师，硕士研究生，研究方向：网络舆情。