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[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。
关键词：
超网络 微博舆情 关键节点
[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。
关键词：
网络舆情 网络挖掘 智能分析
[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。
关键词：
网络 信息挖掘 评估 指标体系 信息安全
[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] 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] 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。
关键词：
网络舆情 政府决策 日志挖掘 信息行为
[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]
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
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
曹树金 张学莲 陈忆金
本研究通过对网络新词的构造规律分析,对表达情感的网络新词进行识别算法的设计,提出基于HowNet和网络情感词的极性词典的人工构建方法,引进了同义词表减少手工构建的工作量,并抓住网络新词往往是现有情感词的其他形式这一特点,设计了针对表达情感的网络新词的自动识别方法,进一步扩展极性词的收录范围。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
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