基于LSTM模型的食品安全网络舆情预警研究

论文摘要

近几年,食品安全网络舆情事件数量激增,引起了国家的高度重视。目前的食品安全网络舆情预警指标体系对主题属性和传播扩散指标考虑不全面,未深入考虑舆情自身特性和演化规律,而且目前的网络舆情预警模型也不能很好地考虑舆情不同特征之间的相互联系,导致舆情预警准确率不高。针对以上问题,提出包括主题属性、传播扩散等5个维度的指标体系,并在此基础上提出长短时记忆网络Re-LSTM模型,使用正则化方法约束网络中各单元输入权重并用softsign函数替代tanh激活函数。与其他经典模型对比,所构建的模型不仅能够提高预警准确率,而且还能够更好地避免梯度消失和过拟合问题。

论文目录

• 1 引言
• 2 食品安全网络舆情预警指标体系构建
• 3 预警模型构建
•   3.1 舆情数据预处理
•   3.2 Re-LSTM模型构建
•   3.3 Re-LSTM模型的食品安全网络舆情预警步骤
• 4 实验结果与分析
•   4.1 Kaggle平台数据集实验结果与分析
•   4.2 本文采集数据集实验结果与分析
•   4.3 Re-LSTM模型收敛性
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马永军,陈海山

关键词: 食品安全,网络舆情预警,指标体系,正则化,长短时记忆网络

来源: 计算机工程与科学 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业,互联网技术,自动化技术

单位: 天津科技大学计算机科学与信息工程学院

基金: 天津市教委社会科学重大项目(2017JWZD19),天津市科技计划项目(17KPXMSF00140)

分类号: TS201.6;TP393.09;TP277

页码: 1603-1611

总页数: 9

文件大小: 1107K

下载量: 452