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[期刊] 情报学报
[作者]
王丹 张海涛 刘嫣 张鑫蕊
为了更好地对微博舆情进行实时监控,维护微博舆情的良性运转,打造晴朗的微博网络空间,本研究结合微博运行机制,应用知识图谱的理论和方法,通过爬取微博数据,从微博主体(用户)、客体(信息)以及主体客体相结合形成的全景3个维度,进行图谱的构建;分别构建了主体图谱、客体图谱以及全景生态图谱,揭示了微博舆情传播中的"全貌"以及动态变化。
关键词：
全景生态 微博舆情 多维图谱
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张柳 王晰巍 李玥琪 黄博
[目的/意义]新时代呼唤构建良好的网络舆情生态，微博舆情生态性评价指标有助于舆情监管部门制定相应引导策略。[方法/过程]从信息生态视角出发，运用层次分析和模糊综合评价法构建微博舆情生态性评价指标，并结合新浪微博突发事件爆发期阶段进行实证分析。[结果/结论]数据结果表明，微博平台信息生态系统中舆情用户的信息素养较低，对舆情的理解能力较差，舆情用户缺乏主动沟通的能力。监管部门要注重对舆情用户信息素养的培养，促进微博不同舆情社群的信息交互。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘雅姝 张海涛 徐海玲 魏萍
探索网络舆情突发事件中网民意见观点变化,挖掘事件发展特点,可以促使舆情导控工作有的放矢,实现全面控制精准引导的目标,这对于新时期网络舆论管理工作具有重大意义。本研究基于知识图谱方法,选取网络舆情突发事件评论数据构建舆情话题图谱,利用LDA方法对图谱中实体的话题属性进行划分,从Neo4j图数据库中提取话题图谱实体的话题、时间属性,以多维特征融合分析视角全方位追踪舆情话题的演化情况。所构建的舆情话题图谱可以有效识别话题讨论内容并对话题演化过程进行准确追踪,基于知识图谱方法构建的网络舆情话题图谱在动态追踪民意了解网络舆情突发事件发展方向上发挥了重大作用;网络舆情突发事件发展过程根据评论数量规模可以分为潜伏期、爆发期和衰退期三个阶段,各个阶段话题讨论数量、热度及内容等多维特征遵循着其独特的发展规律。
关键词：
话题图谱 网络舆情 演化分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王兰成 娄国哲
舆情分析是网络空间安全的特殊领域,国内外研究现状阐明人工智能和大数据时代催生研究更为精准、科学的网络舆情管理方法。网络舆情知识图谱(NPOKG)既有鲜明的需求牵引又有亟待解决的关键技术,知识组织下的NPOKG构建是网络舆情管理的重要方法,基于NPOKG的事件抽取和热点发现是舆情管理的重要实践。实践表明,将知识图谱应用于舆情管理,可以简化热点事件的发现过程,提高热点事件的趋势分析能力,提升舆情管理的智能化水平。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
冯子桓 梁循 牛思敏
【目的/意义】舆情主题图谱可以实现舆情事件节点之间相互关系的形式化描述，构建舆情主题图谱对于有效分析和解决大数据时代海量、异构、复杂的舆情事件有重大意义。【设计/方法】对大数据时代的社交网络舆情主题图谱的研究现状、主题图谱构建、舆情调控等进行较为详尽的介绍，以社交网络分析相关技术方法为手段，挖掘出主题图谱中更深层次的知识关联与更广范围的知识范畴，从关键节点、关键路径、趋势模型等不同维度进行舆情主题图谱分析。【结论/发现】对社交网络舆情主题图谱的有效管理和应用价值进行探究，分析社交网络舆情主题图谱在经济、政治、生活等方面的实践应用的科学性、有效性和适用性等。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
夏立新 陈健瑶 余华娟
[目的/意义]从可视化事件摘要的视角出发，基于事理图谱生成多维特征网络舆情事件摘要，解决传统事件摘要中无法直观了解事件之间关系特征的问题。[方法/过程]以“奔驰女车主维权”事件为例，对微博语料进行分析识别舆情事件实体，通过热度指数划分舆情时间周期关系，同时以EF-IDF算法计算事件之间的语义关联度，再以TextRank算法提取事件关键词和文本摘要，最后利用事件抽取技术抽取舆情子事件并以三元组形式表示，在此基础上完成事理图谱的构建并生成可视化事件摘要。[结果/结论]最终生成的可视化事件摘要反映出四个不同维度视角下舆情事件的特点，舆情实体之间的语义关联度从逻辑层面证明了文章提出的事件摘要的合理性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓峰 陈楚楚 尹婵娟
在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点。实验证明,改进后的算法,更适合微博文本的特点,聚类精度和聚类稳定性均明显改善,微博舆情监测的质量大幅度提高。
关键词：
微博 网络舆情 K-Means算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭耿 陈海汉 陈福集 陈蕾雯
[目的/意义]微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。[方法/过程]首先对微博舆情传播机制进行分析;随后在此基础上提出了有限随机动态链接的网络拓扑结构与多主体有界信任模型对元胞自动机模型进行了改进;最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。[结果/结论]研究发现,该模型存在"信息孤岛"现象,该现象的产生与初始沉默元胞比例和热门微博关注度有关,并且初始沉默元胞比例对舆情的演化规模与周期有影响,热门微博关注度对舆情观点演化有影响。
关键词：
元胞自动机 微博舆情 舆情演化 演化模型
[期刊] 情报学报
[作者]
张海涛 王丹 徐海玲 孙思阳
本文基于卷积神经网络构建了微博舆情情感分类模型,通过爬虫方式获取微博话题数据,利用word2vec训练词向量,采用NLPIR/ICTCLAS2016工具进行分词,进而通过Matlab编程实现模型训练和测试。结果表明,模型能够实现有效的微博舆情情感分类,相较传统机器学习具有一定的优越性。
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈雪刚
[目的/意义]针对海量的微博舆情信息及微博在网络舆论场中的重要作用,如何快速、准确地获取微博舆情,是提升网络舆情实时监测及分析能力的关键课题之一。目前已能以较高的准确度获取微博舆情,但仍存在舆情获取耗时长问题,为较有效地解决该问题,提出一种基于大数据技术的微博舆情快速自聚类方法。[方法/过程]该方法首先利用大数据技术抓取和处理海量的微博舆情信息,而后根据构建的微博文本相似度速算模型和文本自主聚类模型快速自主聚类微博舆情。文本相似度速算模型通过两文本间同名的特征词数与其特征词数量较小值的比值来度量文本相似度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
付宏 田丽
以"三亚宰客门"事件为案例,应用凸面镜及共振等社会物理学原理,剖析微博传播对该事件形成的作用机理;通过内容分析法,描绘微博传播作用下该舆情事件的"发生→发展→消解"演进模式;采用定量统计与"知微"平台微博传播影响力分析,剖析该事件舆情演进的动因:一是主管部门遮掩事实,成为网民情感负面态势的推动力;二是微博活跃用户的介入,成为舆情产生与发酵的催化剂;三是主动议程设置不当,错失舆情消解的良机。
[期刊] 情报科学
[作者]
陈春阳 黄秀玲
【目的/意义】为探讨微博舆情的生成机制以及传播规律。【方法/过程】本文在分析微博舆情现状以及网络舆情参与主体影响因素的基础上,通过多主体仿真建模方法,将Deffuant有限信任模型引入研究中,对微博舆情生成机制和传播规律进行分析。通过研究网民、媒体以及政府三种主体在意见交互时发挥的作用,塑造了微博舆情生成的多主体仿真模型。【结果/结论】这对微博舆情的恶意发展和控制有着积极的作用。并基于此,提出了进行信息控制的建议。
关键词：
微博 舆情 生成机制 传播规律
[期刊] 情报杂志
[作者]
晏敬东 杨彩霞 张炜南
[目的/意义]提出针对微博舆情不同阶段的引导控制工作流程,降低微博舆情危机的发生频次和影响程度。[方法/过程]借鉴生命周期理论的基础上,利用扎根理论的方法,以反映舆情事件的关键词被提及累计次数和变化幅度作为表征量,对微博舆情生命周期阶段进行划分,并寻找各阶段舆情的特征,提出相应的引控工作流程。[结果/结论]微博舆情可划分为潜伏期、预热期、热议期和衰退期等四个阶段,其中潜伏期的工作重点在于识别、监控和研判,预热期的工作主要突出信息的控制、对称化及舆情主体的引导工作,热议期应更加重视舆情应急和控制工作,衰退期
[期刊] 情报科学
[作者]
王彦慈
【目的/意义】当前微博已成为重要的舆论场,针对海量微博信息的舆情难以快速获取的问题,提出一种基于云计算的微博舆情流式快速自聚类方法。【方法/过程】该方法首先设计舆情最小距离聚类算法,包括构建舆情相似度计算模型,及构建舆情最佳聚类阈值确定方法;然后构建舆情流式自聚类模型,该模型利用云计算和最小距离聚类算法在横、纵两个方向聚类舆情信息,得到各主题的舆情集合。在横向上,以云计算的多个计算节点为聚类起始,同步并行聚类分配到其上的舆情信息。在纵向上,多个计算节点协同、流水线式聚类同一起始节点的舆情信息;最后在纵向上
[期刊] 现代情报
[作者]
兰月新 夏一雪 刘冰月 张鹏 连芷萱
[目的/意义]研究网络舆情演化的多维度模型,从更高视角解读网络舆情传播规律,丰富和完善网络舆情传播理论。[方法/过程]定量分析网络舆情趋势预测中信息增长率的变化问题,构建以增长率和时间为自变量,信息累计数量为因变量的多维函数模型,并通过MATLAB仿真研究各个参数对网络舆情传播的影响以及网络舆情传播路径分析,然后通过"成都女司机"微博数据验证了模型的可行性,更加直观地诠释了高维模型研究网络舆情演化机理的优势。[结论/结果 ]经过理论建模和实证分析得出,将logistic模型拓展到高维研究网络舆情演化机理是
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