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公开(公告)号：CN109241430A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811038860.9
申请日：2018-09-06
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京航空航天大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种互联网多源异质数据融合的选举预测方法，属于数据挖掘领域。首先从互联网数据中，筛选能够反映选举国家或地区民心动向的信息源。然后从筛选出的互联网信息源中提取具体特征，构建基于互联网平台的候选人支持率预测指标体系。最后将提取的各类预测指标视为反映民意的信号，运用卡尔曼滤波模型进行融合，动态实时跟踪预测候选人的支持率。本发明具有数据源广泛、实时性强等特点，在舆情监控和观点分析等领域具有重要的应用价值。
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