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Pattern Analysis of Internet Public Opinions Evolution
ZHOU Yao-ming, ZHANG Hui-cheng, WANG Bo
(Institute of Information Engineering, Information Engineering Univers比y, Zhengzhou 450002, China) Abstract: Analysis of Internet public opinions evolution has become a hot topic in recent years.
Time series which describe the process of the netizen5 s posting can be utilized to represent the evolution
of Internet public opinions. With the analysis methods of time series to explore the evolution
patterns of Internet public opinions, this paper constructs 6 patterns, including distributional pattern,
stationary pattern, correlative pattern, self-similar pattern, periodic pattern and trend pattern ?
Techniques to realize these patterns are also discussed- The experimental results show that the patterns
in this paper can express the evolution of Internet public opinions effectively, and provide theoretical
basis for evolution modeling.
Key words: internet public opinions; evolution pattern; time series
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