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[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] 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。
[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] 图书情报知识  [作者] 曹树金  周小又  陈桂鸿  
本研究以逸仙时空BBS为舆情信息源,对需要关注的帖子进行情感倾向性分析的探索性研究,设计了主题帖自动标引和情感倾向性分析策略,并对主题帖自动标引结果、倾向性人工判断与自动分析的结果进行对比。
[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。
[期刊] 教育与职业  [作者] 赵鹏  
微型博客作为一种新兴网络传播工具,具有传播快捷、操作方便、信息海量、成本低廉等特点,近几年受到越来越多大学生的青睐。同时,它的兴起在一定程度上引发了大学生舆情形成、发展和传播的新态势,也对大学生思想政治工作提出了新问题,带来了新挑战,促使我们密切关注和研究,并积极探索应对之策。基于微博的大学生网络舆情,客观分析大学生群体成长的现实状况以及他们思想动向,为大学生的思想引领提供了针对性建议。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 邓君  孙绍丹  王阮  宋先智  李贺  
文章主要以微博“滴滴温州女孩遇害”话题评论内容为数据源,计算评论内容的情感值,标注情感正负性,通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的五类主体对象(滴滴、司机、客服、女孩、警察)高相似度的词语,从情感时序分析和舆情主体对象情感演化分析两个方面探讨微博舆情的情感走势。通过分析发现,情感分类模型可以有效预测网民的情感走势;网民的情感时序变化与舆情演变规律相吻合;Word2Vec词相似度计算模型可以有效反映网民对五类主体对象的情感态度和该舆情阶段内的主题特征。
[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] 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] 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] 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。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 安璐  吴林  
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所
[期刊] 图书情报工作  [作者] 刘勘  袁蕴英  
[目的 /意义]微博已成为大众情感表达的重要平台,微博的情感分析在舆情分析、用户体验、商机挖掘等方面有着重要的作用。[方法 /过程]提出的情感倾向分类算法WE_SDAE使用单词嵌入的方式将微博表示成一个低维稠密向量,然后通过添加正则项和加噪处理的方式将基本的自动编码器算法优化成深层噪音自动编码器,并在顶层添加分类器,实现情感倾向分类。考虑到微博用词灵活,还从单字和词语两个粒度训练模型。[结果/结论]实验结果表明,基于单字粒度的模型表现优于基于词语粒度的模型。此外,对比实验显示WE_SDAE算法优于传统的SVM、Naive-Bayes、Xg Boost等相关算法;单词嵌入的方式优于传统的向量空间模型表示方法,能在微博情感分析中取得较好的效果。
[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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