基于民调与网民情感倾向性的选情预测模型

发布时间：2023-11-04 14:12

　　为接近真实民意,提高选举预测的准确性,提出融合民调与网民情感倾向性的选情预测模型。针对民调数据,利用基于时间序列的数据修正模型减小民调机构的倾向性,并利用反向归一化方法推理民调数据中未表态人群的政治倾向;针对社交网络数据,基于网民情感分类量化模型进行选情预测;提出基于熵值法的选情融合预测模型,利用熵值法融合修正的民调信息与网民情感倾向性信息预测选举结果。以某地区真实历史选举结果为基准的实验表明,所提模型在准确率和平均相对误差指标上优于民调结果或网民情感分析结果。

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【文章目录】：
1 引言
2 总体模型框架
3 民调数据归一化修正模型
    3.1 基于时间序列的数据修正模型
        3.1.1 时间序列方法
        3.1.2 民调数据修正模型
    3.2 反向归一化方法
4 网民情感分类量化模型
    4.1 词典构建
    4.2 网民情感分类
    4.3 网民情感量化
5 基于熵值法的选情融合预测模型
6 实验
    6.1 数据集
    6.2 实验设置
    6.3 实验结果及分析
        6.3.1 民调数据预测结果对比分析
        6.3.2 情感分类量化预测与民调预测结果对比分析
        6.3.3 民调和网民情感倾向性融合预测结果
        6.3.4 预测结果对比分析
7 结束语



本文编号：3860459