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年份: 2024(873); 2023(1489); 2022(1270); 2021(1263); 2020(1178); 2019(1892); 2018(1856); 2017(3491); 2016(1626); 2015(1930); 2014(1798); 2013(1755); 2012(1490); 2011(1377); 2010(1245); 2009(1187); 2008(1106); 2007(1009); 2006(885); 2005(905)

作者: 王(5088); 李(4263); 张(4204); 刘(4026); 陈(2590); 杨(2025); 晓(1883); 赵(1586); 周(1558); 华(1431); 伟(1400); 吴(1392); 文(1357); 孙(1331); 林(1318); 明(1274); 黄(1256); 丽(1241); 徐(1234); 志(1155); 玉(1044); 平(1029); 朱(989); 郭(957); 胡(943); 军(898); 红(893); 宇(875); 建(868); 马(830)

学科: 济(6006); 经济(6000); 管理(5554); 业(4818); 企(4554); 企业(4554); 方法(2604); 业经(2221); 理论(1964); 数学(1962); 数学方法(1867); 贸(1791); 贸易(1790); 易(1764); 和(1628); 信息(1522); 中国(1520); 技术(1520); 农(1458); 电子(1436); 教学(1400); 制(1365); 学(1304); 网上(1252); 网上贸易(1252); 产业(1190); 化(1117); 计算(1073); 总论(1061); 工作(1046)

机构: 大学(26212); 学院(25223); 管理(11659); 理学(10114); 理学院(10002); 管理学(9771); 管理学院(9707); 济(8633); 经济(8403); 研究(7010); 京(5432); 中国(5111); 科学(4525); 范(3896); 师范(3873); 财(3830); 中心(3817); 信息(3786); 江(3723); 北京(3360); 业大(3166); 州(3129); 师范大学(3102); 财经(3084); 所(2961); 技术(2958); 工程(2891); 经(2861); 研究所(2730); 图书(2693)

基金: 项目(18363); 科学(15320); 基金(14370); 研究(13250); 家(12459); 国家(12403); 科学基金(11414); 社会(8825); 社会科(8318); 社会科学(8316); 自然(7739); 自然科(7618); 自然科学(7618); 自然科学基金(7484); 基金项目(7349); 省(6817); 教育(6086); 编号(5710); 划(5709); 资助(5552); 成果(4764); 项目编号(3998); 创(3995); 重点(3884); 国家社会(3881); 部(3711); 创新(3684); 大学(3521); 科研(3484); 一(3462)

期刊: 济(8876); 经济(8876); 中国(5711); 研究(5496); 管理(4678); 图书(4147); 学报(3881); 教育(3508); 情报(3409); 科学(3255); 大学(2921); 书馆(2719); 图书馆(2719); 技术(2641); 学学(2580); 财(2502); 农(2304); 业经(1864); 理论(1804); 实践(1739); 践(1739); 农业(1643); 科技(1542); 策(1461); 融(1442); 金融(1442); 经济研究(1427); 坛(1405); 论坛(1405); 统计(1307)

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网络舆情主题标引算法与实现

[期刊] 图书情报知识 [作者] 曹树金陈桂鸿陈忆金

本研究设计了一种基于统计、语言特征和主题词影响力的综合加权评估的舆情主题标引方案及其关键算法,并通过四个实验较为全面地分析该方案的标引效果和优缺点。

关键词：网络舆情主题标引自动标引

网络舆情观点主题识别研究

[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。

关键词：网络舆情社会网络 LDA模型主题识别观点主题

网络舆情监控系统中的主题帖自动标引及情感倾向分析研究

[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。

关键词：网络舆情舆情监控主题帖自动标引情感倾向文本倾向性

档案主题标引实用算法

[期刊] 情报学报 [作者] 苏新宁徐进鸿

本文介绍了档案文献主题词自动标引算法，该算法合理地构造了主题词切分词典，并将切分关键词和标引主题词的实现过程融为一体，使标引与检索算法变得简单清晰。本文还给出了主题词切分词典的维护算法，以及自动扩缩检算法。利用本算法思路编制的软件已用于实际的档案管理系统中。

关键词： nd indexing descriptors,and is a very simple and clear method.The paper still gives the method of safeguarding thesaurus and the algorithm of enlarging and narrowing retrieval.The software of the algorithm has come into use.Keywords

网络舆情观点提取的LDA主题模型方法

[期刊] 图书情报工作 [作者] 陈晓美高铖关心惠

［目的／意义］无处不在的网络舆情信息深深影响甚至误导网络受众，探讨揭示网络舆情观点的方法，旨在拓展用户的认知深度和广度，提高大众对舆论的辨识能力。［方法／过程］从技术上对比分析观点提取方法间的差异，从认知上阐释网络舆论平台的群体智慧和受众个体的认知过程，进而明确ＬＤＡ主题模型提取舆情观点的优势及路径。［结果／结论］结合舆论主题和情感因素，基于ＬＤＡ的网络舆情观点提取，可从海量评论中判定深度评论，摘取主要观点，借助群众智慧，有效拓展个体思想和认知，为从大规模舆情中有序呈现受众观点提供新路径，也为舆情监测与疏导提供切实的依据。

关键词：网络舆情 LDA 主题模型语义观点

基于超网络的微博舆情主题挖掘方法

[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

大数据时代的社交网络舆情主题图谱研究

[期刊] 电子科技大学学报(社科版) [作者] 冯子桓梁循牛思敏

【目的/意义】舆情主题图谱可以实现舆情事件节点之间相互关系的形式化描述，构建舆情主题图谱对于有效分析和解决大数据时代海量、异构、复杂的舆情事件有重大意义。【设计/方法】对大数据时代的社交网络舆情主题图谱的研究现状、主题图谱构建、舆情调控等进行较为详尽的介绍，以社交网络分析相关技术方法为手段，挖掘出主题图谱中更深层次的知识关联与更广范围的知识范畴，从关键节点、关键路径、趋势模型等不同维度进行舆情主题图谱分析。【结论/发现】对社交网络舆情主题图谱的有效管理和应用价值进行探究，分析社交网络舆情主题图谱在经济、政治、生活等方面的实践应用的科学性、有效性和适用性等。

关键词：社交网络舆情主题图谱图谱构建舆情调控

网络舆情突发异常识别及关键算法研究

[期刊] 图书情报知识 [作者] 曹树金郑凌陈忆金

本研究采用实验法,利用三个可衡量关注度的变量设计规则算法,以每天和每小时作为检测周期,对逸仙时空BBS中的主题帖进行筛选并预警,达到实时监控网络舆情突发异常的效果。

关键词：网络舆情突发异常模式识别关键算法

网络舆情监控算法研究与分析

[期刊] 科技管理研究 [作者] 谢卫红杨超波朱郁筱李忠顺蒋瞰阳

梳理现有的网络舆情监控算法,归纳为经典算法和拓展算法,分析算法的优缺点并对比常见算法的性能,整理部分专家学者对这些监控算法的优化改进研究情况并分析其研究成果。从技术、管理和应用等3个角度评价现有网络舆情监控算法的优化改进环节和取得的成效,并指出其存在的问题主要集中在只基于文本、针对单一数据类型、没有考虑事件和用户的差异化特点和动态变化情况、缺乏综合监控体系思维和管理机制等方面。进而从网络舆情的特点、发展规律、驱动因素、现有监控算法不足和监控效果期望等角度探讨未来网络舆情监控算法的发展趋势。

关键词：网络舆情监控算法文本分类文本聚类情感倾向

基于混合算法和BP神经网络的网络舆情预测研究

[期刊] 情报科学 [作者] 黄亚驹陈福集游丹丹

【目的/意义】网民对社会现象及问题表达意见、态度使得网络舆情对社会的影响力越来越大,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】通过信息熵理论控制种群初始化,利用遗传算法较强的全局搜索能力和粒子群算法的局部搜索能力实现对BP神经网络权值的优化,构建混合算法优化的BP神经网络的网络舆情预测模型并进行实证分析及对比实验。【结果/结论】结果表明,该模型在预测性能上具有更好的优越性及稳定性。

关键词：网络舆情信息熵遗传算法粒子群算法 BP神经网络

基于动态主题聚类的网络舆情反转识别模型构建与实证研究

[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。

关键词：网络舆情反转识别时间窗口主题聚类门控循环神经网络

大型公共建筑投资中公众态度网络舆情主题发现研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 庞永师胡勇军

我国大型公共建筑投资因其牵涉利益主体多、涉及公众切身利益,受到各级政府高度重视。然而,受公众意见分散多样、信息不对称等影响,公众的真实态度往往难以在事前纳入决策中。在事后,如因决策不当损害到公众切身利益时,会遭致抵制,形成"邻避效应",甚至诱发群体性事件,对大型公共建筑的投资带来巨大的损失和影响。如何在事前采集公众真实态度纳入到决策中并改善决策?文章通过采集网络舆情数据,基于时空情境语义分析建立了面向事前决策的公众态度网络舆情主题发现模型,实现了对公众利益相关方中不同群体意见的挖掘及情感分类。

关键词：事前决策大型公共建筑投资公众态度网络舆情主题发现