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[期刊] 图书情报工作
[作者]
张宸
针对当前网络伪舆情难以快速、有效辨识的问题,通过对网络舆情特征的分析,认为不同舆情信息反映不同舆情特征,因此辨识的本质可以看作是一个自动分类问题。构建网络伪舆情指标评价体系,提出一种基于支持向量机与K近邻结合的网络伪舆情辨识方法。实验结果表明,该方法比单纯使用支持向量机具有更高的分类精度,且较好地解决了核函数参数选择的问题。
[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] 情报学报
[作者]
柯昊 李天 周悦 钟玉颖 俞征鹿 袁军鹏
作者重名辨识工作是情报学、知识管理、文献计量学与科学计量学等工作的基础,在利用聚类、分类等机器学习方法进行作者重名辨识时,论文元数据中各字段缺失情况非常严重,会导致算法失效。针对这一现象,本研究主要聚焦于较准确地确定每一字段在作者重名辨识上的能力,通过构建字段贡献度评价体系,在数据缺失情况下,计算现有的每项信息在作者重名辨识中的作用,即"贡献度"。设计了组合的唯一性指标,并建立了一个基于BP神经网络的作者重名辨识算法,利用"王伟"的论文进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
赵爱 毕硕本 王军 黄铜 万蕾
本文利用社交网络分析法和GIS可视化,在地理学视角下,对微博中"山东毒疫苗事件"信息传播路径进行定量分析。研究发现:(1)空间结构与社会经济具有相对一致性,表现为网络中节点的出入度与社会城市发展具有指向性,在个别中心城市间(北京、广东、上海)有所区别;(2)舆论微博传播具有地域性,不同的地域都形成中心节点城市,这些城市主导着周边乃至全国范围内的舆论方向;(3)相同时间段内的舆论信息传播路径数量在空间分布上呈现出不对称性,东部地区要比中西部地区密集。
[期刊] 情报杂志
[作者]
刘波维 曾润喜
[目的/意义]网络舆情是一个跨学科研究选题,学界从不同视角对网络舆情进行观照,并基于不同视角构建应对舆情的策略和路径。[方法/过程]运用扎根理论的分析方法,对已有的网络舆情研究视角进行比较、归类、编码和分析,总结出7个主范畴和5个核心范畴。[结果/结论]由此探究网络舆情视角研究范式,分类分析视角选择与研究对象之间的密合度及论证的优势和不足,提出未来视角研究应从共享和深度协作方面研究网络舆情,注重学科间的融合与借鉴等。
关键词：
网络舆情 舆情研究 扎根理论 舆论生态
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李真 丁晟春 王楠
【目的】识别网络舆情中的观点主题。【方法】通过舆情信息内容、用户关系、用户行为三个方面的4个维度(时间维、用户维、内容维、观点维)的关联,构建微博舆情观点主题识别模型。【结果】提出包括舆情网络构建、观点主题抽取及聚类、"用户–所属观点主题"2-模网络构建、观点主题演化分析4部分的网络舆情观点主题识别方法体系,实验结果证明该方法体系可有效识别网络舆情中的观点主题。【局限】用户属性对观点主题识别的影响有待进一步考虑。【结论】基于社会网络视角,利用LDA主题模型,可多方面、多维度地识别网络舆情观点主题。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
宋全喜 寻其锋 宁祎娜
网络舆情传播速度快、波及范围广,同时具有很强的突发性、不确定性、难以控制等特点,对相关部门进行涉警网络舆情干预和引导带来巨大挑战。目前有关网络舆情引导、管控机制、应对策略研究等成果丰富、但是对网络舆情危机的演变和干预多停留在定性分析之上、定量分析研究相对欠缺。现有网络舆情研究多针对舆情发展某一阶段进行研究,未结合网络舆情发展的多阶段属性展开全生命周期研究,为数不多的网络舆情多阶段干预决策机制研究也比较粗略,缺乏一套科学、规范的干预决策机制作为支撑。因此,结合网络舆情的多阶段属性、应用定量分析方法,是未来网络舆情干预决策机制研究的方向之一。本文通过对网络舆情发展过程的描述,给出一定量的状态表述和行动刻画,构建一个分类多阶段决策模型框架。
关键词：
网络舆情 干预决策机制 多阶段决策模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘小波
分析当前舆情建模研究现状,提出比较符合社会实际的人际关系网络模型,并对建立该网络模型的思路,网络节点的类型、属性和关系进行描述。在此基础上,根据不同节点类型设定了相应的舆情演化规则,建立了基于人际关系网络的舆情演化模型。
关键词：
人际网络 舆情演化 建模
[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。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 刘恒旺 沈思
为解决网络舆情情感倾向性分析中语义理解不足和仅关注情感词典的现状,本文基于OCC模型认知情感角度建立情感规则,对网络舆情中突发事件的微博文本进行情感分类标注作为训练集,并对深度学习中卷积神经网络模型进行训练得到网络舆情情感识别模型。通过对比实验证明OCC情感规则标注使数据集情感分类更加精确,卷积神经网络的识别效果显著优于传统的机器学习方式(SVM),情感识别模型情感最高可达到90.98%的准确率。
[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] 中国成人教育
[作者]
王莉
随着易班网络互动社区在高校的强势推进,大学生的思想、学习和生活方式也发生了深刻的变化。及时研究基于易班的网络舆情新情况,通过网上舆情的监控和引导,能够提高学生管理和服务工作的针对性和实效性,切实提升高校的管理水平和办学水平。
关键词：
易班 高校网络舆情 特点 监控重点
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高歌 张艺炜 丁宇 黄微
在分析网民作用、传播媒介及政府相关部门对网络舆情演进及网络舆情影响力作用的基础上，结合系统动力学和传播学的相关理论，分析了网络舆情影响力，研究其形成机制和影响因素，并构建网络舆情演进的系统动力学模型，利用Ｖｅｎｓｉｍ ＰＬｅ软件对模型进行仿真，探究了网民作用量子系统、传播媒介子系统及政府相关部门子系统对网络舆情演进及网络舆情影响力的作用。
关键词：
系统动力学 网络舆情 舆情演进 仿真
[期刊] 统计与决策
[作者]
柯赟
随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。
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