知识图谱增强的残差集成网络舆情热度预测方法
Knowledge graph-enhanced residual ensemble method for online pub-lic opinion popularity prediction
1. 西华大学 图书馆, 成都 610000
2. 四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室, 成都 610000
摘要
针对现有舆情预测方法难以融合多源异构数据并挖掘深层语义关联的挑战，提出知识图谱增强残差集成框架(KG-ARRE，Knowledge Graph-enhanced Auto-Residual Regression Ensemble)。该框架提取微博日粒度基础特征，基于文本语义分析构建主客体交互知识图谱，并利用自回归滑动平均模型(ARIMA)提取热度序列残差；随后通过时序卷积网络(TCN)融合多源特征进行建模，并引入多随机初始化子模型和误差加权机制以提升预测稳定性。真实事件数据实验表明，KG-ARRE的平均绝对百分比误差(MAPE)为4.53%，较最优基线模型TCN(MAPE=12.28%)降低63.1%；将框架中的知识图谱与集成模块迁移至BiLSTM等模型后，迁移模型较原始基础模型MAPE下降2.36–7.05个百分点，结果表明该框架具有较好预测精度与泛化能力。
基金项目
四川省哲学社会科学基金资助项目(SCJJ23ND12)
四川省社会科学重点研究基地资助项目(SCAA25-B12,SCAA24-B17)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0257
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第3期
发布历史
[2025-11-17] 优先出版
引用本文
杨敏, 李明伍, 彭国莉, 等. 知识图谱增强的残差集成网络舆情热度预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0257. (Yang Min, Li Mingwu, Peng Guoli, et al. Knowledge graph-enhanced residual ensemble method for online pub-lic opinion popularity prediction [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (3). (2025-11-18). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0257. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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