| 基于图注意力网络的舆情演变预测研究 |
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| 引用本文： | 彭思琪,周安民,廖珊,周雨婷,刘德辉,文雅.基于图注意力网络的舆情演变预测研究[J].四川大学学报(自然科学版),2022,59(1):013004-110. |
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| 作者姓名： | 彭思琪 周安民 廖珊 周雨婷 刘德辉 文雅 |
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| 作者单位： | 四川大学网络空间安全学院,成都610064 |
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| 基金项目： | 四川省科技计划重点研发项目（2020YFG0076） |
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| 摘 要： | 要想实现对纷繁复杂的网络舆情的监控和管理,预防舆情危机的突发状况,一个关键的解决方案就是对网络舆情事件的发展趋势进行预测.然而,目前针对舆情演变预测的研究工作却十分有限,尤其是社交网络环境中的舆情演变预测.本文将评论文本的情感值作为演变预测的对象,利用情感词和舆情事件中评论文本的语义相似度,为事件发展的每个时间段都构造一个对应的图结构,再结合门控循环单元（GRU）与图注意力网络（GAT）对情感时间序列进行预测.为了验证模型的有效性,本文以Twitter中弗洛伊德事件的评论文本作为数据集,开展与基于图卷积网络的预测模型的对比实验.实验结果表明,本文提出模型的R2决定系数为0.569,平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）均小于基于图卷积网络的预测模型,能较好地实现舆情事件中评论文本的情感演变预测.
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| 关 键 词： | 情感演变预测 网络舆情 图注意力网络 时间序列 |
| 收稿时间： | 2021/9/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/11/16 0:00:00 |
Forecast method of public opinion evolution based on graph attention network |
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| PENG Si-Qi,ZHOU An-Min,LIAO Shan,ZHOU Yu-Ting,LIU De-Hui and WEN Ya.Forecast method of public opinion evolution based on graph attention network[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2022,59(1):013004-110. |
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| Authors: | PENG Si-Qi ZHOU An-Min LIAO Shan ZHOU Yu-Ting LIU De-Hui and WEN Ya |
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| Institution: | School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University,School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University,School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University,School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University,School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University,School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University |
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