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[期刊] 情报学报  [作者] 张连峰  周红磊  王丹  张海涛  
为了更好地挖掘微博舆情中的关键节点,对其进行因人而异的思想引领,打造微博晴朗空间,本研究以超网络为理论基础,对微博舆情传播中的各子网进行建模,应用神经网络、LDA、Python仿真分析方法,挖掘微博舆情中的关键节点,并对关键节点的特征和情感进行分析与讨论。挖掘出微博舆情传播中的六类关键节点,分别是活跃人物、焦点人物、意见领袖、传播人物、潜在活跃人物、潜在传播人物。
[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。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张玉峰  何超  
本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 蒋侃  唐竹发  
[目的/意义]通过挖掘隐藏于大规模数据中舆情信息传播路径的共性特征和规律,提升网络舆情导控策略的针对性、有效性和高效性。[方法/过程]从信息扩散效果出发,综合考虑信息扩散广度、扩散速度、扩散深度3个评价维度,构建WSD-Rank扩散影响力度量模型。在个体影响力度量基础上,依循信息扩散的延伸结构,探析舆情信息传播模式的结构特征及演变规律。[结果/结论]舆情信息传播呈现出多种扩散模式,不同的扩散模式在传播覆盖面大小、传播速度快慢、传播效率高低以及传播生命周期长短等方面具有差异性,各扩
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 戴媛  姚飞  
本文对网络舆情信息挖掘的渠道和环节、挖掘内容重要的"六个点"及挖掘方式提出了新的想法;构建了网络舆情安全评估指标体系,来量化评价舆情发展态势,并为管理者提供预警和辅助决策的科学依据;该指标体系的构建也对网络舆情监测和预警综合系统的平台运行具有重要的指导意义。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 陆和建  李祝启  
以合肥市政府网站为案例,利用Awstats软件将数字化的日志文件转换成以访问量、点击量、浏览页面量、访问时间、访问来源路径等为代表的各种指标,利用SPSS软件对处理后的数据进行描述性以及推断性分析,利用单样本估计以及相关关系分析等方法进行深入挖掘,根据相关分析结果对合肥市政府公众信息行为相关问题进行分析总结,并提出了对策建议。
[期刊] 情报杂志  [作者] 于卫红  
[目的/意义]从微信舆情的智能采集与智能分析的视角出发,探究如何借力大数据技术强化舆情的深入分析与有效研判机制。[方法/过程]鉴于Hadoop在分布式处理领域的强大功能以及R语言在数据统计模型方面的优势,使用中间件技术将二者无缝集成,构建了基于R+Hadoop的微信平台舆情挖掘框架。并以4 025篇微信文章作为研究数据,阐述了使用该框架进行舆情采集、舆情分布式挖掘以及挖掘结果可视化展示的思路和方法。又进一步使用不同数量级的数据对该框架与单机处理方式进行比较。[结果/结论]研究结果表明,针对微信环境下数据量
[期刊] 现代情报  [作者] 彭丽徽  李贺  张艳丰  
[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及Goo Seeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博"8·12滨海爆炸"事件为例进行具体分析。[结果/结论 ]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王丹  张海涛  刘雅姝  任亮  
[目的/意义]为防止微博失实舆情爆发给社会带来的严重后果,研究如何对微博中关键节点的倾向性进行分类,以及时制止恶意煽动群众情绪的节点,防止更多微博用户被误导,并通过不同的思想引领方式,由点及面地对微博用户进行思想引领,更好地净化微博舆情环境。[方法/过程]利用超网络和动态网络分析方法确定关键节点,通过对其情感倾向性进行分析,提供不同的引领策略。[结果/结论]微博舆情生命周期内会出现5类关键节点,思想引领可分为智能引领和智慧引领。
[期刊] 图书馆建设  [作者] 陆和建  李祝启  
网络舆情日志是一种记录用户访问网络信息的文件,可以真实地反映用户的信息行为特征。日志挖掘的方法可采取先用Awstats软件将日志文件转化为满足各种指标的数据,再使用SPSS19.0软件对处理后的数据进行描述性及推断性分析。通过对合肥市政府网站的日志挖掘发现,这一方法能够发现用户的信息行为规律。政府可根据用户的信息行为规律为用户推送信息,从而通过用户反馈优化政府决策。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 曹学艳  段飞飞  方宽  张仙  李仕明  
认为在突发事件的舆情传播过程中,网络论坛中影响力大的关键节点左右传播的走势。设计一种完整的网络舆情节点挖掘和分类的技术方法,包括原始数据挖掘、数据结构化、节点影响力测算与识别、关键节点论坛影响力计算、关键节点分类等,涉及GooSeeker、Gephi、LeaderRank等算法和软件,并以"7·23动车事故"为例进行具体分析。通过研究揭示出网络舆情的结构复杂性、无标度性、子社区结构等特征,得到"网络名人型"和"事件关注型"两类关键节点的演化规律,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 廖海涵  王曰芬  关鹏  
[目的/意义]探索微博舆情传播周期中不同传播者关注的舆情热点和传播内容的主要观点,进而发现舆情传播的特点和规律,为舆情分析与决策提供依据。[方法/过程]以特定舆情事件的事实文本数据为来源,以生命周期理论和LDA方法为指导,设计研究流程与构建研究模型,对微博舆情事件中不同传播者的话题进行主题研究,其中包括主题抽取和结果语义标注、各阶段的不同传播者主题的语义分析、基于时间维度的舆情主题观点识别与刻画。[结果/结论]研究发现,论文所提出的研究模型能够挖掘出舆情传播周期中不同传播者的主题结构、观点脉络以及特征,研判出分布在文字当中有关联性的、代表性的、重要的词语。同时,结论中还发现微博中的官媒、大众媒体发布信息中的话题和用户谈论的热点话题具有明显的差异性。
[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] 情报理论与实践  [作者] 王闯  王亚民  
[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。
[期刊] 情报科学  [作者] 徐旖旎  
【目的/意义】新兴媒介生产的媒体奇观表现出一系列新的特征,且对社会有着更深刻的影响。针对目前媒体奇观只有定性理论研究的现状,提出了定量预测媒体奇观舆情热度发展趋势的方法。【方法/过程】首先引入层次分析法构建基于微博的媒体奇观舆情热度描述指标体系。之后在查阅大量文献的基础上,改进马尔可夫链模型,通过划分更精化的状态区间、构建状态转移矩阵、预测舆情热度趋势的步骤,以"庆安枪击案"的微博数据为实证案例进行实验。【结果/结论】结果表明,层次分析法构建舆情热度指标体系和马尔科夫链模型应用于媒体奇观舆情热度趋势预测都
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