摘要：在线讨论中帖子的自动评价与监测是一个极具挑战的研究主题。文章从信息论的视角,提出了在线讨论中帖子的信息量计算方法,并采用自回归单整移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,开展了面向在线讨论的时间序列建模实验,得到最优化的ARIMA(5, 2, 5)模型。实验结果表明,ARIMA(5, 2, 5)模型能够正确描述在线讨论中帖子信息量的未来变化趋势并给出波动范围,且其预测的准确性优于基准模型。文章探索了面向在线讨论的时间序列建模方法,以期降低监控在线讨论质量的时间成本,并为研究在线讨论质量评价方法提供新的视角。

关键词：时间序列 在线讨论 帖子 信息量 arima模型 

单位：华中师范大学教育信息技术学院; 湖北武汉430079; 长沙师范学院信息科学与工程系; 湖南长沙410100