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[期刊] 情报杂志  [作者] 兰月新  刘冰月  张鹏  夏一雪  李昊青  
[目的/意义]面向大数据研究网络舆情热度模型以及热度预测模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情热度,并可以决定网络舆情应对和舆论引导措施的轻重缓急,具有重要的理论意义。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情热度影响因素,通过定义最大关联度向量,基于灰色关联度方法构建网络舆情热度模型,并在此基础上构建多维度logistic模型对各个媒体平台舆情信息开展预测,通过灰色关联度得出动态预测方法。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出构建的热度模型和热度动态预测模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈福集  郑小雪  
从统计数据出发对网络舆情与政府的密切相关性进行论证,围绕网络舆情的特性,提出知识本体、知识需求本体和知识节点的相关概念,并依据知识场原理构造网络舆情的需求空间模型和政府知识本体的空间模型。基于知识网格和知识地图的技术,建立政府应对网络舆情的知识节点层次模型和政府知识服务网络的物理拓扑图,解决网络舆情知识供需之间匹配与互联的结构性问题,提高政府应对网络舆情的能力。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 郑小雪  陈福集  
从知识管理的角度提出政府应对网络舆情问题的理论和方法。首先,对面向网络舆情创建政务流的知识管理过程中情境知识采集、政务流的组织、创建、实施四个阶段进行知识管理的需求分析;其次,对政府知识、网络舆情情境和情境知识地图进行知识本体建模;最后,基于情境和知识构建面向网络舆情创建政务流的知识管理模型,提高政府应对网络舆情的能力。
[期刊] 统计与决策  [作者] 林育曼  文海宁  饶浩  
文章利用小波分析对时间序列进行N层分解去噪,然后使用改进的时间序列结合BP神经网络构建组合预测模型。实验选取某个时期内P2P网贷平台微信公众号传播指数Top50作为训练样本,选取同期网贷平台的微信文章热度指数作为预测,并与实际公布数据Top10进行对比。实验结果表明,小波分析有助于去噪,ARIMA模型预测突变值易调控,结合BP神经网络隐含层的恰当选取,使得结果更为精确和具有针对性。
[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。
[期刊] 情报杂志  [作者] 兰月新  夏一雪  刘冰月  高扬  李增  
[目的/意义]大数据环境下,不同的网民情绪在舆情传播过程中相互影响,有些甚至产生"群体极化"现象,如何准确把握网民情绪演化机理并预测其演化趋势是大数据环境下网络舆情治理的重要内容。[方法/过程]定性分析大数据环境下网民情绪特征和分类,构建网民情绪演化机理的微分方程模型,通过计算模型平衡点及其稳定性条件研究网民情绪竞争场景以及通过回归分析研究网民情绪演化趋势预测问题。[结论/结果]经过理论建模和仿真分析得出不同类型情绪网民数量的变化规律,得出面向网络舆情的网民情绪趋势预测方法,最后提出网民情绪演化机理模型高
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 朱恒民  苏新宁  张相斌  
互联网舆情具有的衍生性、动态性和多维性特点,使得舆情的演化分析相当复杂。本文在分析舆情演化的微观组成及其演化特征的基础上,提出了舆情演化的动态网络模型,以期对舆情演化的动态过程和微观结构进行有效地描述。本文重点研究了动态网络模型的结构、演化特性和描述方法等建模理论。
[期刊] 现代情报  [作者] 夏一雪  兰月新  刘冰月  瞿志凯  
[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络
[期刊] 情报科学  [作者] 陈福集  史蕊  
【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建基于残差修正的多因素灰色模型,并结合"莆田系事件"对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测
[期刊] 情报学报  [作者] 史伟   薛广聪   何绍义  
针对微博短文本评论,基于情感分析技术,从情感类转移等角度实现对网络舆情演变趋势的预测。本文以突发事件“新冠肺炎疫情”初期的相关微博评论文本作为研究对象,基于扩展关联规则Apriori算法和马尔可夫链提出一种新的方法,即偏差规则马尔可夫模型(the deviation rules Markov model,DRMM)。该模型分析了网民情感类间的相关性和转移性,通过计算不同的情感类转移概率、构建时变的情感状态转移矩阵对疫情初期网民情感状态的变化趋势进行预测。实验采取平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean squared error,RMSE)来衡量模型预测值与真实值之间的误差。研究结果表明,该模型具有较好的有效性和准确性,预测值和真实值的拟合效果在预期范围之内。
[期刊] 情报科学  [作者] 张和平  陈齐海  
【目的/意义】网络舆情的发展是复杂非线性的变化过程,建立有效的数理模型对网络舆情发展趋势做出准确的预测具有重要的意义。【方法/过程】首先选用网络舆情事件的百度指数构建发展趋势的时间序列指标,经过几何平均弱化缓冲算子处理后建立改进的灰色Verhulst模型预测,最后采用马尔可夫对改进的灰色Verhulst模型预测结果进行修正。【结果/结论】选取"罗一笑事件"进行案例分析,验证了本文提出的改进的灰色马尔可夫模型在网络舆情预测中的有效性。
[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。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 刘英杰  黄微  李瑞  
网络舆情信息所表象及内隐的情感数据是其发生、发展和消亡的重要演变信号。文章在情感维度理论和离散情感理论的基础上,构建了网络舆情信息的情感维度模型,并通过实证研究分析模型内涵、各维要素的特征及相互关系,进一步阐释该模型中情感发展演变过程及其规律,从而为大数据网络舆情信息的分级监测和危机预警提供有益参考。
[期刊] 现代情报  [作者] 夏一雪  兰月新  赵玉敏  
[目的/意义]面向大数据研究网络舆情信息异化机理以及控制模型,是政府控制信息异化程度的关键,为政府应对和治理网络舆情提供理论参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息异化机理,将网络舆情演化机理模型拓展为信息异化控制模型,并在此基础上通过数值仿真研究政府控制信息异化的分类问题。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息异化控制模型是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情信息异化程度,制定网络舆情治理策略提供参考依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 魏静  黄阳江豪  朱恒民  宋瑞晓  
文章在传染病动力学SIR模型的基础上,将感染人群划分为从用户好友之间接触获取舆情信息和从阅读微信公众号获取两大类人群,模拟出基于公众号和朋友圈的双层微信拓扑结构,并利用微信网络的信息互动模式对感染率进行改进,最后对此模型进行了简单的因素分析。结果表明,双层微信网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微信网络舆情的传播变化。
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