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[期刊] 图书情报工作  [作者] 宋宁  刘婵君  
[目的 /意义]准确把握突发事件网络舆情的的周期性演化规律,以便在关键节点上进行有针对性的舆情疏导。[方法 /过程]以2010-2015年的95篇核心期刊论文、28篇硕博论文与15篇英文文献作为主要研究对象,从过程与要素视角,对突发事件网络舆情的演化阶段、关键节点与影响因素等进行归纳分析。[结果 /结论]从过程视角看,形成期重点应对舆情源头进行遏制;发展期重点应对关键节点进行监测;消弭期重点应对舆情的二次衍生进行预防。从要素视角看,不同利益群体间的博弈推动舆情逐步升级;议题的存活与衍生决定舆情的复杂多变;情绪化动员诱发负向舆情的积累扩大。现有研究视角均存在不同程度的局限,未来应注重多维研究视角...
[期刊] 图书情报知识  [作者] 李纲  陈璟浩  
对突发公共事件网络舆情研究现状进行了较为详尽的回顾,目前有关突发公共事件网络舆情的研究点主要集中在网络舆情的相关概念、特点、影响因素、生命周期、网络舆情技术与系统和突发事件网络舆情的管理控制等方面,研究发现当前突发公共事件网络舆情面临以下问题和挑战:理论与实践有待进一步融合,缺乏量化分析的体系与框架,微观层面分析有待深入,缺少网民社会结构和群体行为研究,可视化展示和监测技术将大有作为。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 曹学艳  宋彦宁  刘海涛  李仕明  
利用信息提取工具包GooSeeker中的抓取规则编辑器MetaStudio和页面信息抓取工具DataScraper等分工合作,挖掘突发事件的网媒报道数据,获得突发事件网络舆情的散点图。利用基于最小二乘法的多项式拟合法,获取各种舆情数据的拟合函数,并以近年来的突发事件作为相关案例进行实证分析。研究表明,根据各网络舆情的函数特征,其演化模式可分为突发型、连续型和复合型等,该方法能够有效地揭示突发事件网络舆情的演化过程和演化规律,为突发事件网络舆情的实时应对提供理论基础。
[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] 情报学报  [作者] 杜洪涛  王君泽  李婕  
对突发事件网络舆情演化模式进行研究,有助于把握突发事件网络舆情发展变化的特点和规律,为突发事件网络舆情的应对工作提供参考。基于生命周期理论,将突发事件网络舆情演化过程划分为形成(扩散)、高潮和消散三个阶段,同时将突发事件划分为自然性突发事件和非自然性突发事件两类,并提出这两类事件各自对应的网络舆情演化模式的假设。以五个典型的突发事件为案例,通过比较分析这五个案例事件网络舆情在各阶段的表现及传播路径的异同,明确了不同演化模式的特征及其之间的区别与联系,归纳了影响突发事件网络舆情演化的关键因素。然后总结了突发
[期刊] 情报学报  [作者] 张教萌  师荣蓉  
针对突发公共卫生事件提出了一套结合利益相关者的网络舆情监控方法。以新冠肺炎微博数据为例,按照疫情中涉及的社会角色划分了11类利益相关者,将LDA (latent Dirichlet allocation)与LDA2vec串行提取文本主题,借助SnowNLP进行情感分类,通过统计话题的绝对关注度和相对关注度得到不同利益相关者的网络舆情演化过程。实证结果表明,利益相关者的关注点在疫情爆发期内比较一致,而在平稳期内比较分散,最终随着疫情的逐步控制再次集中;相同角色的利益相关者具有相似的话题和情感演化过程,但其侧重点仍有差异;绝对关注度反映了主流舆论影响下的关注点,相对关注度反映了与利益相关者自身利益相关的关注点。本研究揭示了突发公共卫生事件中利益相关者的舆论演化特征,为政府精确监控突发公共卫生事件中不同群体的舆论趋势提供了理论依据与决策参考。
[期刊] 情报科学  [作者] 王旭  孙瑞英  
【目的/意义】探索突发事件舆情传播网络的拓扑结构和传播规律、识别与评判突发事件舆情传播网络中重要节点,有助于从源头上控制舆情,增强政府管理突发事件网络舆情的能力。【方法/过程】以"魏则西事件"为研究对象、采集并整理数据,运用社会网络分析法,结合生命周期理论,阐述了该事件舆情扩散过程,绘制了"魏则西事件"舆情传播网络社群图,并以定量方式对"魏则西事件"舆情传播网络进行了结构测度分析。【结果/结论】拓展了SNA的应用,发现该事件舆情四个阶段传播规律,识别、总结该舆情传播网络中关键节点结构特征,并提出针对突发事
[期刊] 图书情报工作  [作者] 郭宇  张传洋  张海涛  于文倩  
[目的/意义]引入危机管理要素研究突发事件网络舆情的主题演变规律,为精准的突发事件网络舆情处置与动态决策提供新思路。[方法/过程]以特定突发事件的事实文本数据为来源,利用隐含狄利克雷分布主题模型,构建动态主题演化模型,挖掘社交媒体突发事件中的阶段划分与话题,并归纳出舆情危机的构成要素。[结果/结论]以PPRR和4R危机管理理论为基础,将舆情发展划分为方兴阶段、爆发阶段、波动阶段和消寂阶段,将工作任务划分为预备力、反应力、缩减力和恢复力4类,最后提出网络舆情治理模型。
[期刊] 情报科学  [作者] 黄星  刘樑  
【目的/意义】构建有效的突发事件网络舆情风险预警指标体系和评价方法,是应急决策机构有效控制舆情风险和科学应对突发事件的重要依据。【方法/过程】通过理论分析、文献调查和统计分析方法,从突发事件作用力、网络媒体作用力及网民作用力3个维度提出10个评价指标。采用加速遗传算法(AGA)对传统投影寻踪(PP)模型进行改进,提出了基于加速遗传算法与投影寻踪(AGA-PP)相结合的突发事件网络舆情风险预警模型。【结果/结论】与传统PP模型相比,本文模型简化了投影寻踪实现过程,克服了传统投影寻踪方法计算的复杂、编程实现困
[期刊] 统计与决策  [作者] 张倩生  谢柏林  张新猛  
由于短时间内网络舆情事件信息收集不完备,决策者对网络舆情危机的应急决策往往会卷入网络舆情热度和突发事件影响力等直觉模糊决策指标。文章通过网络舆情突发事件指标的直觉信息熵来构建多指标应急决策模型,获取各决策指标的合理权重,进而通过直觉模糊集结算子集成计算各网络舆情突发事件的综合危机程度,根据直觉模糊危机值的得分和精度,可确定各网络舆情事件危机严重程度排序,辅助政府轻重缓急地应急处置各舆情危机。
[期刊] 情报学报  [作者] 刘雅姝  张海涛  徐海玲  魏萍  
探索网络舆情突发事件中网民意见观点变化,挖掘事件发展特点,可以促使舆情导控工作有的放矢,实现全面控制精准引导的目标,这对于新时期网络舆论管理工作具有重大意义。本研究基于知识图谱方法,选取网络舆情突发事件评论数据构建舆情话题图谱,利用LDA方法对图谱中实体的话题属性进行划分,从Neo4j图数据库中提取话题图谱实体的话题、时间属性,以多维特征融合分析视角全方位追踪舆情话题的演化情况。所构建的舆情话题图谱可以有效识别话题讨论内容并对话题演化过程进行准确追踪,基于知识图谱方法构建的网络舆情话题图谱在动态追踪民意了解网络舆情突发事件发展方向上发挥了重大作用;网络舆情突发事件发展过程根据评论数量规模可以分为潜伏期、爆发期和衰退期三个阶段,各个阶段话题讨论数量、热度及内容等多维特征遵循着其独特的发展规律。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 许鑫  张岚岚  
本文首先介绍了信号分析的理论与方法,并把基于信号分析的突发事件网络舆情预警分为两个维度:信号纵向挖掘和信号横向防控。其次在两个维度中分别尝试提出了分析模型,并详细描述了分析步骤。最后总结了信号分析应用于突发事件网络舆情预警的优点。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 贾若男   王晰巍   王楠阿雪  
[目的/意义]在突发事件网络舆情的演变过程中,用户会分化成不同的群体,随着群体内部共同立场的不断建构和强化,群体极化最终形成。由于极化可能会带来严重的社会、文化、经济和政治冲击,对极化风险进行评估和应对显得尤为重要。[方法/过程]在对突发事件网络舆情、群体极化、议程设置等相关概念与理论进行系统回顾与梳理的基础上,遵循“数据—知识—服务”的转化路径提出群体极化风险评估模型:首先,构建事件多维主题图谱以形成舆情知识资源集合;其次,从中确定群体极化风险要素抽取维度并量化末级指标;最后,采用熵权法进行风险评估,并提出具有针对性的应对策略。[结果/结论 ]舆情影响力对群体极化风险的影响最大,其次是公众议程多元程度,在所有风险要素中,公众情感极化程度的权值最小。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 储节旺  朱玲玲  
[目的/意义]随着社交媒体的发展,突发事件经由网络传播引发网络舆情,网络舆情的预警是引导网络舆情,进而管控突发事件发展态势的前提,在大数据环境中,突发事件网络舆情的预警需要大数据分析,其对应急决策起着关键性的作用。[方法/过程]从国内外学者的研究经验出发,文章将文献研究和案例研究结合,强调网络舆情预警中的大数据分析既需要大数据分析能力,更需要在网络舆情预警的数据采集、舆情分析和监测预警三阶段中的大数据分析技术支撑。[结果/结论]着眼于网络舆情预警的特点,将"有形资源"——大数据分析技术和"无形资源"——大
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张军  王学金  李鹏  庄云蓓  
[目的/意义]在数据驱动下开展群体行为计算,设计舆情传播建模方法,为网络舆情管理创新提供支持。[方法/过程]结合群体行为理论和收敛交叉映射算法,提出一种基于数据驱动的突发事件网络舆情传播建模方法。首先从群体结构、群体规范和群体过程视角提取舆情系统特征,之后根据最邻近方法和时间序列收敛判断法识别特征之间的因果关系,构建舆情传播模型。该方法将突发事件网络舆情中的社会强化机制计算化,通过系统特征的因果关系强弱和差异分析,揭示网络舆情事件的演化机理。[结果/结论]基于新浪微博平台中“双黄连事件”“白银越野赛事件”“十堰爆炸事件”和“青海地震事件”等4组舆情数据的实证结果发现,各事件中的群体交互持续能力和聚集度都维持在较高的水平,即突发事件网络舆情是典型的群体事件。此外,不同类型的舆情事件系统特征的因果关系强弱程度不同,因果关系越弱舆情演化不确定性越大。
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