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[期刊] 情报科学
[作者]
袁野 兰月新 张鹏 夏一雪
【目的/意义】网络舆情反转现象愈演愈烈,研究反转网络舆情的特点和分类,对于深入分析反转网络舆情的发生,有效预防网络舆情反转的危害有重要现实意义。【方法/过程】通过分析网络舆情反转现象,识别网络舆情反转的风险因素,构建反转网络舆情的分类和预测模型,利用SPSS21对反转网络舆情案例样本进行聚类分析和判别分析。【结果/结论】结果表明事件性质、报道倾向、报道形式、首发平台,以及与网民相关度是影响网络舆情反转的重要因素。将反转网络舆情分为四类,以此为基础开展预测,并为反转网络舆情的应对提出策略支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张霁阳 张鹏 兰月新 钟义勇
[目的/意义]舆情反转现象的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]本文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，提出了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战价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张宸 韩夏
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张宸 韩夏
当前网络舆情信息存在数据量大、流动快及数据非结构化等特点,难以实现对其快速、准确的分类。SVM算法和朴素贝叶斯算法都是性能优秀的传统分类算法,但无法满足快速处理海量数据。文章利用Ha-doop平台可并行处理分布式数据存储的优良特性,提出了HSVM_WNB分类算法,将采集的舆情文档依照HDFS架构进行本地化存储,并通过MapReduce进程完成并行分类处理。最后利用实验验证,本算法能够有效提升网络舆情分类能力与分类效率。
[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] 情报理论与实践
[作者]
田世海 孙美琪 张家毓
[目的/意义]近年来频发的自媒体平台舆情反转事件稀释了社会信任,弱化了政府公信力,扰乱了舆情生态平衡,文章提出自媒体环境下规避网络舆情反转的方法有着重要现实意义。[方法/过程]首先从平台控制性、信息准确性、主体批判性、传播突变性四个维度识别自媒体舆情反转的影响要素,然后构建预测模型的贝叶斯结构,利用70个舆情案例数据集完成参数学习,建立自媒体舆情反转预测模型。结合3个检验样本完成模型有效性的验证,在此基础上进行原因诊断和最大可能解释。最后结合罗尔诈捐事件进行舆情反转预测。[结果/结论]模型预测结果与实际情况较吻合,提出的自媒体舆情反转预测方法具有一定应用价值。
关键词：
贝叶斯网络 自媒体 舆情反转 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王兰成
军事网络舆情作为一种特殊的公开情报吸引了众多军事网民。比较国内一些典型的网络舆情系统,论述军事网络舆情分析系统(MNPOS)的特点、功能及体系架构;研究一个基于.NETFramework平台和XML交换格式的MNPOS,对军事网络舆情的信息采集与抽取、舆情分类与敏点标注、倾向性分析等技术作研究改进,推进MN-POS理论和方法研究的深化。
关键词：
互联网 军事舆情 信息技术 舆情分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王宁 赵胜洋 单晓红
[目的/意义]建立一套行之有效的网络舆情预测和分级管理系统对提高政府网络监管效率具有重大意义。[方法/过程]分时段记录网络舆情事件的新浪微指数、百度指数、头条指数作为事件热度的衡量指标,运用EGM(1.1)模型对舆情事件的发展趋势进行预测,并在预测数据基础上,运用灰色关联分析方法,提出网络舆情事件分级方案。综合运用上述两模型确立的舆情监管体系对"江歌案宣判""上海携程亲子园虐童案""莫焕晶案二审宣判"等事件进行分析评价。[结果/结论]模型在处理舆情管理问题方面具有良好的适用性和精确性。结合舆情事件特点与分析结果,向政府及公司危机公关部门等提出了相应建议。
[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]
王兰成
充分利用网络舆情的情报价值,从中获取和挖掘更多有价值的专门情报,不仅是网络舆情研究本身的一个发展方向,更是为突发事件情报支援的深入研究提供新途径。基于网络舆情情报的规划、获取、处理、加工和分发五阶段的实现流程,融合网络舆情的相关技术,研究针对突发事件应急处置的舆情情报支援系统架构,使之更加适用于舆情情报支援的需要,并以雅安地震救灾为例探讨其效能。
关键词：
情报支援 网络舆情 突发事件 信息系统
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高俊峰 宋绍成
[目的/意义]对国内外网络舆情相关研究进展进行梳理回顾,并在此基础上对网络舆情分析与治理研究的未来工作重点做出展望。[方法/过程]从网络舆情的内容、运动特征、信息受众3个方面以及微观、中观、宏观3个维度分别阐述了网络舆情分析与治理研究所取得的前沿成果,并剖析目前研究存在的若干瑕疵。[结果/结论]引入网络舆情场理论能对日益苛刻的网络舆情分析与治理的研究与实践需要做出积极回应。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
佟婧
网络舆情是社会舆情在互联网空间的映射。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》(简称《规划纲要》)通过网络广泛地征求民意,真正做到了"问计于民"。专家则针对义务教育、高中教育等十大民众关注的热点问题,提出了"解决择校问题根本是教育公平"、应追求"绿色升学率"等建议。因而,做好舆情应对是帮助民众理解《规划纲要》、有效引导舆论的前提。
[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] 情报科学
[作者]
黄亚驹 陈福集
【目的/意义】互联网成为网民情感宣泄的平台使得网络舆情影响力剧增,构建模型对网络舆情的发展进行预测具有现实意义。【方法/过程】针对网络舆情趋势预测及时性的需求,以事件标签确定待选历史数据,通过模糊理论的模糊逻辑构建模糊时间序列预测模型,同时构建BP神经网络预测模型,以组合预测的方式提高整体的预测精度。【结果/结论】通过实验分析结果表明,预测模型可以在一定程度将预测的时间区间前置,实现"早期"预测。
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