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[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] 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] 情报科学
[作者]
王英 龚花萍
【目的/意义】为实现大数据网络舆情情感意见形势研判,有效进行危机处理战略引导,为网络舆情危机预警决策提供参考。【方法/过程】本文以南昌大学自主保洁微博舆情事件为例,基于情感维度内容,结合网络舆情情感特征,参照情感维度要素,利用爬虫工具和文本分析技术进行数据获取和预处理,通过情感分析方法统计情感值,分析情感维度状况。【结果/结论】得出评论高峰期内情感趋势和情感维度状态,实现网络舆情事件的舆情预警研判。
关键词：
网络舆情 情感倾向 情感维度 预警
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁晓贺 田儒雅 吴蕾 张学福
[目的/意义]微博舆情的形成是一个多层面、错综复杂的过程,可采用超网络描述和揭示。[方法/过程]构建了包含用户—观点—情感—时序阶段4层子网的超网络模型,并将该模型应用于"毒疫苗"事件这一具体实例中。[结果/结论]研究表明,舆情主题发现超网络模型的子网分析可揭示每层子网的特征信息,超边分析可用于舆情预警分析、舆情主题挖掘及舆情主题演化分析。[局限]下一步研究将从细化指标、多重验证两个方面对模型进行完善。
关键词：
微博 舆情 主题挖掘 超网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴青林 周天宏
文章通过话题聚类及情感强度分析中文微博舆情，实现对微博热点问题的预测，有利于公众舆情引导。首先充分考虑微博短文本的特点，在特征值提取基础上克服了微博短文本易发生＂文本漂移＂的缺点，并根据微博高频词对微博进行排序实现微博的快速聚类，接着从主观和客观两方面对热点话题的情感强度进行了分析，基于灰色模型跟踪并预测公众情感变化倾向。实验结果表明，本文提出的基于话题聚类及情感强度的中文微博舆情分析方法具有一定的可行性。
关键词：
微博 话题聚类 网络舆情
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈雪刚
[目的/意义]针对目前在线网络海量信息难以快速获取其舆情的问题,为有效提升舆情获取速度,提出一种基于云计算的网络舆情藤蔓式串并行聚类方法。[方法/过程]首先构建舆情文本相似性度量模型,并设计确定舆情最佳聚类阈值的方法,以度量舆情信息间的相似性及确定舆情最佳聚类阈值;然后构建舆情藤蔓式串并行聚类模型,以一个舆情主题为聚类起始,之后如藤蔓的主干自动分支和延伸样,自主扩展舆情聚类主题,并根据舆情信息间的相似性和聚类阈值聚类同主题的舆情信息;最后在舆情藤蔓式串并行聚类模型的基础上,利用云计算的并行计算能力,快速、
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
赖凯声 付宏 晏齐宏 李辉
[目的/意义]已有的舆情研究主要以时间和事件视角为主，对舆情的空间维度及其背后的社会心理规律关注相对较少，“地理”视角成为弥补空间维度和社会心理分析的重要方向.同时，大数据分析技术的发展，为整合地理与心理视角提供了新的可能和机遇。[方法/过程]通过文献梳理与理论分析，提出了“空间维度—社会心理—地理舆情”关联模型以阐释地理舆情，总结了地理舆情的研究方法，归纳了地理舆情研究对于舆情治理的现实价值。[结果/结论]从方法论视角探讨了开展地理舆情分析的路径，并剖析了地理舆情对于舆情治理和区域政策的重要现实意义。
关键词：
地理舆情 社会心理 舆情治理 大数据
[期刊] 情报科学
[作者]
胡悦 王亚民
【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测其发展趋势是一个很有价值的研究课题。【方法/过程】以微博话题的博文总数作为微博话题发展趋势的量化指标,考虑话题发展的复杂性和非线性的特点,采用模糊神经网络来预测微博话题的发展趋势。并通过改进的粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化以更好的发挥模糊神经网络在处理非线性、模糊性等复杂问题上的优越性。【结果/结论】通过对新浪微博数据集的对比实验,验证了本文所提方法的有效性和准确性。本文
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭韧 李红 陈福集
[目的/意义]网络舆情的发展动态是舆情应对的基础。[方法/过程]根据网络舆情演化的关键要素,运用了可拓聚类理论和方法对网络舆情的演化趋势进行建模并预测,通过聚类分析得到预测结果。[结果/结论]实例分析证明该方法计算简便,有较高的精确度和较强的实用性,为舆情的应对提供了理论和方法的支持。
关键词：
网络舆情 可拓聚类 演化趋势
[期刊] 征信
[作者]
毛通 谢朝德
提出基于大数据的信用舆情监测指数,以实现信用舆情的跨领域、跨区域、多维度动态监测。通过改进选词方法和指数合成模型,将695个信用相关百度关键词,按照不同领域、不同维度分类加权合成舆情指数。研究发现,2011年至2018年全社会各领域对信用的关注度普遍提高,信用舆情持续升温;不同阶段、不同领域、不同区域、多个维度不同程度呈现结构性信用舆情特征。研究认为,基于百度大数据的信用舆情指数,能够及时捕捉并准确揭示各个领域信用舆情的变化特征,客观反映社会整体信用舆情态势,具有较好的应用价值。
文献操作()
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文献计量分析
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