网络异源数据社会风险预估及有效性分析

来源 :系统工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jc622

【摘要】

：

针对互联网中异源数据的风险预估问题,借鉴社会心理学中社会风险研究成果,提出基于深度学习模型Paragraph Vector的风险分类和风险预估方法.选择"天涯社区"的"天涯杂谈"和"百

【作者】

：

陈进东唐锡晋周晓纪张健

【机构】

：

北京信息科技大学经济管理学院,中科院数学与系统科学研究院,中国航天系统科学与工程研究院,绿色发展大数据决策北京市重点实验室

【出处】

：

系统工程学报

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

天涯社区社会风险预估异源数据多分类 Paragraph Vector

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(71601023;L1624049;61473284;71731002);北京信息科技大学师资补充与支持计划2018-2020(5029011103);北京信息科技大学促进高校内涵发展科研水平提高资助项目(5211823510);国家重点研发计划资助项目(2017YFB1400500)

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针对互联网中异源数据的风险预估问题,借鉴社会心理学中社会风险研究成果,提出基于深度学习模型Paragraph Vector的风险分类和风险预估方法.选择"天涯社区"的"天涯杂谈"和"百姓声音"子板块为例,通过话题分析和相似度比较说明了不同子版块之间社会风险分类的可行性;利用基于Paragraph Vector的K-Nearest Neighbors分类方法(KNN-PV),以"天涯杂谈"标注数据为训练集,实现"百姓声

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