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[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
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄微 高俊峰 滕广青
文章分别从宏观、中观、微观的视角探索总结网络舆情场的形成机理。首先从宏观层面的网络环境场、受众体心理环境场和社会环境场之间的叠置融合视角解构网络舆情场。其次从中观层面的信息体与受众体依托网络平台的交互作用视域描绘论述了网络舆情场形成的普遍流程，并在此基础上抽象出网络舆情场的形成要素作用模型。最后通过真实案例数据分析总结出网络舆情场势极性的演化规律，从学理上为研究网络舆情的运动环境特征提供依据。
关键词：
舆情分析 网络舆情场 形成机理
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
史伟
在大多数与观点挖掘和情感分析相关的任务中,都必须计算某些观点表达的语义倾向(比如正面或负面评价)。最近的一些研究表明语义倾向依赖于应用领域,文章认为语义倾向更依赖于特定的目标——特征。介绍了一种以半监督方式在特定领域中构建特征级观点词词典的方法:从一小部分已标注的文档开始归纳词汇,然后使用一种新的基于排序算法(极性等级法)的图,从更大部分未标注的文档中自动将观点词词典进行扩展。选择了两个不同领域(手机和婚纱摄影)的评论集进行了构建方法的效果评估。最后得到的方法仅使用少量已标注的文档,产生的特征级的观点词词典领域独立,并具有更好的查准率和查全率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴琦 李阳
[目的/意义]现有关于社会安全事件网络舆情风险的研究在考虑事件特殊特征、风险内容识别等方面存在不足。在社会深度转型期，借助领域词典和实时数据对社会安全事件网络舆情风险进行评估与识别，有助于更加精准、高效地规避相关网络舆情危机。[方法/过程]基于社会安全事件负面舆论语义特征，构建领域风险词典，并在词典基础上创建风险词指标，结合事件特征、舆情热度、负面情绪、风险词4个维度，建立系统的社会安全事件网络舆情风险评估体系。以“山科大北门伤人事件”为实证，通过实时刻度指标来展示事件相关舆情风险变化趋势。[结果/结论]研究表明，评估体系既能从更加系统的角度刻画事件舆情风险的实际变化情况，同时也能利用领域风险词典对事件舆情的舆论风险进行更加细致地描绘，可更好地支持社会安全管控部门的风险管理工作实践。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
郭红梅 张智雄
本文通过文献调研分析，将基于图挖掘的文本主题识别方法总结为中心度方法、紧密关联子图查找和图聚类三种，后两者又细分为基于ｃｌｉｑｕｅ子团或类ｃｌｉｑｕｅ子团、基于图拓扑结构或结点属性聚类的方法。中心度方法通过对比文本网络中术语结点的重要度来实现文本主题的识别，紧密关联子图查找和图聚类方法则是根据文本图中术语结点和边的属性相似度来识别文本核心主题。基于语言文本网络自身特性，如何构建复杂文本关系图来同时揭示术语间的句法、共现和语义关系，如何基于术语关联和图拓扑结构识别其中的紧密关联子团，基于何种标准将紧密关联子团聚类以揭示文本核心主题，都是未来需要进一步深入研究的问题。
[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]
彭丽徽 李贺 张艳丰
[目的/意义]突发事件中网络舆情意见领袖扮演着传播、引导、推动舆论发展等重要作用,有效识别意见领袖对实现网络舆情监测和预警具有重要意义。[方法/过程]结合网络舆情在微博平台的传播特征,从影响力、活跃度和认同度3个维度出发,构建微博意见领袖指标体系,应用一种改进的模糊—层次分析法确定指标要素权重,并通过灰色关联分析法构建一种意见领袖识别模型及影响力排序方法。[结果/结论]提供了一种意见领袖识别模型,可以科学有效地对网络舆情事件的意见领袖进行识别和影响力分析。[局限]指标量化维度和隐性指标数据存在一定的可扩展
关键词：
微博 网络舆情 意见领袖 灰色关联分析
[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] 图书情报工作
[作者]
杜智涛 谢新洲
针对网络舆情主题多样、内容复杂、数据海量等特点,构建一个由三级指标构成的多层次网络舆情研判指标体系;在此基础上,运用灰色预测方法建立网络舆情预测模型,运用模式识别方法建立网络舆情预警模型,并选取60个网络舆情事件为训练样本,确立舆情警级分类规则,对该模型的可用性进行验证;鉴于网络舆情预测与预警所需要的数据量大、计算复杂,提出网络舆情预测与预警系统建设的整体架构,以进行数据处理。
关键词：
灰色预测 模式识别 网络舆情 预测 预警
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杜慧平
[目的 /意义]提出一种新的词族识别方法,用于构建语义工具和辅助检索扩展,以降低编表专家的认知负担,提高语义工具构建和更新的效率。[方法 /过程]首先通过同现统计和相似度计算建立学科领域的概念语义网络,再利用社会网络分析中的Island算法进一步识别该网络中的词族。并以金融学科为例,比较该方法与层次聚类算法、"词素后方一致"方法识别词族的效果。[结果 /结论]结果发现,Island算法的效果优于层次聚类算法,并与"词素后方一致"方法各具优势,可以结合使用,取长补短。
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