【摘 要】
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网络舆情的传播力、影响力与日俱增，且受到众多因素的影响，呈现出时序性、非线性、多维度等特征。于是分析不同因素的影响，对有效预测舆情的发展趋势具有重要的现实意义。通过引入注意力机制，确定不同因素的影响程度，进一步构建出融合注意力机制的LSTM网络舆情预测模型，选取“亚硝酸盐中毒”舆情事件进行实证分析。实验表明，构建的模型可以有效分析和预测舆情的发展趋势，提高了预测的准确度，为网络舆情趋势预测研究提供
【基金项目】
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天津市教委社会科学重大项目（2017JWZD19）； 中国轻工业“食品安全智能监测技术”重点实验室项目（KFKT2020A01）；
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网络舆情的传播力、影响力与日俱增，且受到众多因素的影响，呈现出时序性、非线性、多维度等特征。于是分析不同因素的影响，对有效预测舆情的发展趋势具有重要的现实意义。通过引入注意力机制，确定不同因素的影响程度，进一步构建出融合注意力机制的LSTM网络舆情预测模型，选取“亚硝酸盐中毒”舆情事件进行实证分析。实验表明，构建的模型可以有效分析和预测舆情的发展趋势，提高了预测的准确度，为网络舆情趋势预测研究提供了一种新的思路和方法。
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