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[目的/意义]利用知识图谱构建大数据驱动的社交网络舆情事件主题图谱,是网络舆情学术界和产业界关注的新问题,结合校园突发事件网络舆情进行可视化分析对推动社交网络舆情监控平台的构建具有一定的理论和现实指导意义。[方法/过程]文章在对知识图谱、社交网络舆情事件主题图谱相关理论进行分析梳理的基础上,构建校园突发网络舆情事件主题图谱中的实体、关系和过程模型,并结合"北京交通大学实验室爆炸"舆情事件进行可视化分析。[结果/结论]数据结果表明,政府官微在舆情引导中起到重要作用;可以从"故事线"和"时间线"两个方面对舆情事件进行可视化分析;高校舆情事件在爆发初期、事件调查进展期、事件调查结果期呈现不同的情感倾向;高校舆情事件的传播媒介在移动端和非移动端传播差异不大;舆情夜间传播活跃度高于日间。 相似文献
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随着大数据时代到来,网络微博舆情分析面临新的挑战,面向不同舆情主题应采取不同的应急对策。对“腐败”和“城管”主题下的博主关系网络结构进行实证分析,并利用PageRank方法对不同主题下影响力大的博主进行挖掘,提高了大数据背景下高价值微博用户的挖掘效率,为网络舆情应急管理提供智力支持。 相似文献
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介绍网络舆情监测的概念及研究现状,从信息提取、文本挖掘处理、舆情分类、文本表示与主题发现、舆情意见挖掘和观点分析5个方面,介绍网络舆情监测的有关技术,并将网络舆情监测技术中涉及的各关键挖掘技术进行整合,讨论了网络舆情监测技术在实践上的应用及其意义。 相似文献
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[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子-主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文方法的可行性和有效性。在此基础上,研究还选取实例进一步对主题的热度迁移和情感倾向进行了分析,具备一定的预警作用。 相似文献
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在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。 相似文献
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文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用 总被引：15，自引：0，他引：15
网络舆情已成为社会情报的一种重要表现形式.挖掘技术为网上大量以非结构化数据形式出现的舆情信息分析提供了方法和技术支持.介绍了网络舆情的特点与作用,分析了文本挖掘技术的主要功能,提出网络舆情信息挖掘分析模型,并以实例说明文本挖掘在网络舆情分析中的应用. 相似文献
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[研究目的]通过网络舆情演化周期理论,研究网络舆情态势感知策略,实现精准的态势感知,为政府部门掌握网络舆情态势、治理网络舆情提供参考。[研究方法]基于Gompertz种群生长模型构建网络舆情态势感知模型,将网络舆情演化周期划分为3个阶段,结合舆情中主体、主题、情感3个态势层面开展数据分析,随后以“杭州女子失踪案”为例,从静态、动态两个数据处理角度进行网络舆情态势演化分析与数据可视化实证研究。[研究结论]构建的网络舆情态势演化模型对网络舆情态势演化实现有效感知,静态和动态可视化结果分别凸显出了网络舆情态势演化的静态特征和动态特征。 相似文献
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[目的/意义]舆情反转现象频发消耗了网民的信任感,降低了网民在网络世界的安全感。基于舆情大数据对反转现象进行及时的分析识别,对营造健康安全的互联网舆论环境具有重要意义。[方法/过程]文章通过案例分析对舆情反转的特征与规律进行了归纳总结,并从主题演化角度出发,提出一种基于主题聚类模型LDA与门控循环神经网络单元(GRU)的舆情反转实时识别模型(DDPOR)。首先根据时间窗口采集实时文本数据,利用主题模型动态计算事件的当前言论较于先前观点的主题吻合度。随后结合文本时序特征,利用门控循环神经网络完成反转判定,实现网络舆情事件的反转预测。最后选取27个经典舆情反转案例开展实证分析,检验模型对反转的识别率与灵敏度。[结果/结论]实验表明,DDPOR可以及时地实现舆情反转的自动化识别,识别准确率高达90.54%,优于其他对比模型,且对网络舆情的实时监测与管控具有一定实践价值。 相似文献
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[目的/意义] 基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知,为社会安全事件应急管理提供情报支持。[方法/过程] 基于舆情大数据的社会网络属性,剖析网络社会环境下社会安全事件特征和情报感知需求,提出基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知具有多元、快速、全面、深度的优势。从社会安全事件要素和过程两个方面,构建全要素、全周期的情报感知指标体系。分析基于移动传感网络的情报感知路径,针对情报感知指标进行情报感知,确定"异常→风险→情报"的情报感知过程,并研究情报感知方法。[结论/结果] 基于舆情大数据构建情报感知指标体系并开展应用研究,为网络社会环境下社会安全事件应急管理提供新思路和新方法。 相似文献
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[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。 相似文献
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随着互联网技术和应用的发展,网络舆情在数据体量、复杂性和产生速度等方面发生巨大变化。网络舆情分析方法已超出了现有常用的分析框架,必须在大数据分析的思维下有所创新。本文概述了常用的网络舆情分析方法,归纳了当前网络舆情的大数据特征和分类,提出了网络舆情分析创新要向大数据分析方向发展的观点,并概述了4种新思路新方法,对需要注意的相关问题进行了总结,对未来网络舆情分析创新进行了展望。 相似文献
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[目的/意义]基于舆情大数据研究网民关注度转移模型,能够深入解读大数据环境下网络舆情事件的竞争效应,可以为网络舆情治理提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情事件竞争效应以及网民关注度转移机理,基于微分方程组构建网民关注度转移模型,通过研究模型特性和数值仿真,理解两个舆情事件之间网民关注度转移的定量关系以及未来趋势,并给出估计模型参数的方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的网民关注度转移模型是可行的,尤其是可以通过舆情数据分析确定多个舆情事件的竞争结果以及网民关注度转移的关键节点,为进一步研究网民关注度转移趋势预测问题提供模型基础。 相似文献
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大数据既是新技术也是方法论,大数据侧重于挖掘有价值的信息,将大数据应用到网络舆情信息工作中,是新形势新环境下突发公共事件应对的新需求。本文分析了大数据时代网络舆情的现状和特点,以及当前网络舆情信息工作存在的问题,通过对大数据的概念和特性及其主要技术的研究,结合突发公共事件的特点,探讨如何将大数据应用到突发公共事件网络舆情信息工作中,为网络舆情信息工作提供技术解决参考和方法论支持。 相似文献
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【目的/意义】为有效判断网络舆情演变趋势,分析网络舆情传播和形成的规律,研究网络舆情分众化演变
的状态和特征,本文基于AEMIPO方法提出了大数据情境下网络舆情分众化演变趋势分析方法,以期为网络舆情
传播引导策略提供优化参考。【方法/过程】通过对网络舆情分众化演变过程的自相似性、周期性和平稳性等统计特
性进行动态跟踪,选取ARMA,ARIMA,SARIMA,FARIMA模型对上述统计特性进行描述,构建备选模型库,从备
选模型库中根据选择规则选择模型对网络舆情分众化演变趋势进行建模,并在大数据情境下预测网络舆情分众化
演变趋势。【结果/结论】以“山东金矿爆炸救援案”的微博数据为实例对所提方法进行验证分析,结果反映该方法预
测准确率高达80%,表明其可在大数据情境下对网络舆情分众化演变趋势进行准确地预测和分析。【创新/局限】由
于本文针对一个实证案例进行分析,存在一定研究局限性,因此在日后研究中需结合更多案例进行验证,并对该方
法进行不断优化,从而全方面提升其有效性和准确度。 相似文献
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[目的]研究大数据网络环境发展新形势下,通过概率分析判断导致危机爆发的关键环节,为网络舆情危机管理决策提供依据。[方法]使用贝叶斯模型作为分析工具,探究网络舆情危机关键节点诊断的流程和机理。建立网络舆情危机分类匹配模型和关键节点诊断模型。[结果]建立60个网络舆情危机事件训练组得出模型条件概率表,3个测试组样本经实证诊断结果与事实相符。[局限]贝叶斯网络结构的构建需要进一步通过定量分析进行优化。[结论]对网络舆情危机进行分型,并精确地从复杂变量中诊断出对危机态势最具影响的关键节点。 相似文献