舆情反转与贝叶斯网络

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本文 约2700字 ，建议阅读 5 分钟 本文借助的数学模型为贝叶斯网络模型。 当下的舆情事件很多，很多舆情还会反转，弄得我们哭笑不得，感觉自己像个傻子。下面是一些舆论反转事件（结果来自于360AI搜索）： 之前我写过一篇文章从心理学和传播的角度探讨“我们为什么会被愚弄？”，今天我们从技术的角度上尝试分析如何借助数学模型进行舆情反转的预测。 贝叶斯网络的结构 贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）由节点和有向边组成的有向无环图（DAG），用于表示随机变量之间的条件依赖关系。 先举一个简单的例子：假设我们想分析一个学生的考试成绩（Grade），可以通过多个因素来预测成绩。这些因素包括： 智力水平：高（high）或低（low） 是否参加了补习班：是（yes）或否（no） 教师评价：好（good）或差（bad） 这些因素之间的关系可以用一个 ………………………………