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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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《内蒙古科技与经济》2021,(10)
以新冠肺炎疫情网络舆情为例,通过大数据分析了新疆新冠肺炎疫情网络舆情发展状况,包括网民的心声、媒体观点、新疆政府对疫情期间网络舆情的管理措施和大数据环境下新疆在疫情防控和助力复工复产中采取的措施,提出了大数据时代新疆创新网络舆情管理路径。 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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[目的/意义]为校园舆情信息管理员、校园舆情监管办公室、相关领导等提供舆情信息服务及决策参考。[方法/过程]在Jade平台下分析、设计了基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统。详细阐述了信息采集Agent、信息预处理Agent、舆情分析Agent、舆情简报生成Agent的工作机制。构建了由物理层、语法层和语义层组成的多Agent间的通信模型。为了提高Agent的舆情分析能力与分析结果的可视化展示能力,通过Rserve接口对Jade平台与R语言进行集成,使得Jade Agent可以灵活调用R语言丰富的算法包。[结果/结论]文中给出了"高校百度贴吧热点分析"的系统运行实例。运行结果表明基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统充分利用了Agent的自主性、智能性和交互性,使得系统更加具有灵活性和实时性;同时系统以大数据思维为指导,并集成了大数据分析利器R语言,使得舆情分析更加全面、客观。 相似文献
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为应对当前网络舆情的新挑战和舆情分析的精准性要求,需要从大数据的角度研究舆情处理新模式,从知识工程的角度挖掘舆情知识体系。借鉴知识技术和大数据技术在舆情领域的最新研究成果,设计了基于知识和数据双轮驱动的网络舆情分析模型,讨论了模型设计和关键技术。最后以"南海问题"主题舆情为案例,对模型在实际舆论工作中的效用进行了验证,结果显示该模型能够较好地对特定主题舆情进行深度分析和挖掘。 相似文献
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本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。 相似文献
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微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。 相似文献
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[目的/意义]利用本体对重大突发事件下网络舆情信息源及要素等进行分析，更好地管理与组织相关数据，为设计重大突发事件网络舆情案例数据库奠定基础，进而辅助政府进行精准决策。[方法/过程]分析并提取异源平台网络舆情数据属性与属性值，依据舆情传播过程及要素分析本体核心概念、数据属性及关系，利用UML完成本体数据模型的构建。[结果/结论]为各类突发事件网络舆情异构信息源统一描述、组织、存储与管理建立了数据模型，为各类突发事件进一步应急决策与防范提供了有力支持。[局限]文章对数据模型的研究未进一步细化和解释相关概念、关系和数据属性，也未完成数据库存储平台的实际搭建并对数据的属性、属性值及数据类型进行深入分析。 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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[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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随着Web2.0的迅猛发展和广泛运用,虚拟社会越来越呈现出小世界网络的特性,英国伦敦骚乱以及刚刚爆发的俄罗斯游行事件,煽动者均借助社交网站进行舆论散播.网络舆论愈发成为影响国家利益、事关国家安全的重要因素,若不对网络舆论给予及时关注和正确引导将对经济和社会造成不可估量的影响和损失.因此,如何进行网络舆论引导是新时期对完善和创新社会管理中创新管理理念、方法和手段提出的新挑战.本文的网络舆论引导研究试图回答两个问题:(1)是否需要引导？(2)如何加以引导？为此,首先提出网络舆论事件是否需要引导的3种研判方法,若加以引导,则进一步利用社会网络分析方法对舆论领袖及潜在关键人物进行探测和挖掘,给出引导策略,为创新社会管理中的网络舆论引导提供科学和定量的研究基础. 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
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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]旨在为有关部门及时分析和应对舆情提供参考。[方法/过程]通过爬虫搜集媒体上的舆情数据,计算舆情热度并划分舆情演化阶段,利用TextRank算法提取不同舆情阶段的关键词,采用Python语言的Snownlp库进行文本的情感分析,构建公安舆情分析模型,并通过“六安事件”对该模型进行验证。[结果/结论]该模型从热度、关键词与情感三个维度较好地对公安舆情数据进行分析和挖掘,有助于及时有效地处理社交媒体上的公安舆情数据,为公安舆情分析提供新的途径。 相似文献