网络短视频舆情风险的对策研究

随着互联网短视频平台的快速发展,短视频网络舆情时有发生。目前短视频网络舆情风险应对策略还缺少全面的研究。本文对短视频网络舆情危害进行了系统分析,提出从平台源头控制舆情,运用人工智能技术、主动溯源技术评估、监测舆情,以及在过程中导控舆情、从根源上降低舆情风险等方面,实现预防、监测、评估、控制和解决短视频舆情风险的策略。     

基于社交网络的舆情安全形势分析

社交网络在为广大网民提供自由交流的同时,也成为网络舆情的主要发源地。文中从网络舆情的产生和传播特点出发,对目前中国网络信息安全形式进行了深入分析,介绍了网络突发事件、热点事件在舆情产生中的作用,指出了正确引导舆情的策略方法。分析认为,网络舆情关系到国家安全和社会稳定,提高网络国防意识,保卫网络边疆,对网络舆情进行有效监控和正确引导刻不容缓。     

新时代网络舆情的大数据技术应用研究

文章先简单介绍了网络舆情,随后介绍了新时期大数据技术在网络舆情中的应用机制,包括机器学习和内容分析,最后介绍了网络舆情管理中大数据技术的应用策略,包括数据采集技术、数据集成技术、数据挖掘技术和可视化技术的有效应用,希望能给相关人士提供有效参考。     

新媒体背景下网络舆情挑战与政府治理策略分析

基于新媒体背景下,对网络舆情挑战和政府治理策略进行研究,首先分析新媒体背景下,网络舆情对政府治理的作用,其次阐述政府治理网络舆情中面临的挑战,并以此为依据,提出完善网络舆情预警机制、完善网络舆情引导机制、完善网络舆情调控机制等,政府治理网络舆情的措施,有效提高政府社会治理水平,希望能为相关人士提供些许参考。     

大数据时代网络舆情治理模式探讨

随着信息技术的不断发展和互联网络的普及,大数据时代已经到来,数据的高度集成化和信息传播方式的变化,给当前政府的网络舆情治理工作提出了新的要求和挑战。面对着日益复杂网络舆论环境,借助于大数据技术来提高网络舆情治理工作的效率,完善网络舆情治理体系,构建新的网络舆情治理模式是当前政府工作的主要方向。文章就主要围绕大数据时代下网络舆情治理出现的新特点以及方法策略进行研究。     

基于Lucene全文检索在网络舆情的研究

随着互联网逐渐成为当今社会最重要的舆情载体,网络舆情监控正受到政府、企业及个人的密切关注。通过网络舆情监控,能够了解舆论动向,引导舆论发展,从而制定正确的应对策略,并及时采取措施。在丰富的Web资源中,高效率的搜索并获得所需要的舆情信息是一件困难的工作。为了解决这样的问题,在基于Lucene灵活的API函数接口和可以定制的数据存储结构的基础上,设计了一个高效率、合理的、实用的网络舆情系统,实现对网络舆情的快速监控。     

自媒体时代网络舆情危机应对策略

自媒体时代的到来使舆情环境变得更为复杂,频发的网络舆情危机给社会稳定造成了不同程度的负面影响。如何有效应对自媒体时代网络舆情危机,本文将从自媒体的特点、由此产生的网络舆情危机特点以及应对策略等方面进行分析和探讨。     

基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警策略探讨

就目前的舆情预警系统来看是没有办法进行网络舆情的的,因此就将挖掘的技术充分的引入到突发的事件中,这里就包括建立舆情采集、挖掘层、分析层等基于Web挖掘突发事件网络舆情预警系统的模型,该模型在一定的程度上可以整合预警全过程中的主要功能,有利于实现突发事件等舆情的分析与处理。因此本文主要就是针对基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警策略进行分析与讨论的。     

基于机器学习的网络舆情预测研究综述

大数据时代来临，社交网络和自媒体平台为公众提供了解多元文化的渠道。与此同时，一些负面、虚假或未被证实的消息同样可以得到传播。因此，在舆情形成初期，实时监看和预测未来的舆情走势成为重中之重。传统的网络舆情监看依靠人工信息汇集和分析预测舆情走势，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的预测方法已在各个行业取得成就。文中对应用于网络舆情预测的主要机器学习模型进行梳理和理论介绍。此外，对当前应用机器学习于网络舆情预测的主要方法进行全面综述、对引入的关键技术进行整理介绍并探讨未来发展方向。     

基于大数据的网络舆情的分析

随着互联网应用和技术的迅速发展,网络舆情在数据载体量、复杂性和产生速度等方面产生了明显的变化,基本的分析枢架已经不能满足网络舆情的分析要求,因此为了更好的分析网络舆情,必须在基本的大数据基础上有所改进,以下将就网络舆情的基本分析方法对当前网络舆情大数据的特征和分类进行归纳,并对网络舆情创新将向大数据靠拢的观点进行说明。     

基于复杂网络的信息传播模型分析

阐述社交网络发展现状，聚焦复杂化网络环境，探讨舆情传播模型、舆情动因、传播途径、传播范围预判、科学干预控制经验，为网络互联的科学管控舆情传播提供更多支持。     

基于大数据的网络舆情治理机制探究

<正>网络舆情具有线下事件线上爆、参与群体复杂、传播速度快、传播随机性强、标签化特点显著、控制难度大等特点，极大的考验着主管部门的决策能力和水平，依托大数据技术等新一代信息技术手段，在网络舆情治理中可以有效地解决舆情数据获取、网络舆情走势预测、网络舆情干预引导等方面的问题，解决政府管理部门舆情应对的能力和水平。1网络舆情治理现状随着新一代科学技术的飞速发展，以大数据、人工智能为代表的新一代信息技术迅速与传统行业和产业融合，并以数字技术赋能传统产业转型升级的态势，深度融入并影响着经济社会发展，在传媒领域，尤其是互联网传媒领域，更是凸显出日益重要的影响。     

广电需要重视网络舆情监测

本文以“广电需要重视网络舆情监测”为核心问题，从技术和行政两个角度介绍了网络舆情监测。     

政府网络舆情监控系统的实现

互联网以其便捷、虚拟化、传播快等特点使大众更乐于通过网络方式发表各自看法,形成网络舆情。政府通过构建网络舆情系统,及时了解社情民意,主导网络舆情。从网络舆情系统技术实现方面,介绍了舆情系统进行舆情收集、分析、预警、报告的整个过程,详细论述各个过程实现的关键技术,从而为理解和构建政府舆情监控系统提供参考。     

爬虫在旅游满意度网络舆情调查中的应用研究

随着"互联网+"的迅猛发展和移动互联网的大范围普及,大众的旅游行为越来越依赖于网络平台,而随之产生的海量舆情数据也成了评价各种旅游要素的重要指标。但因为其数据量大、信息复杂,在进行旅游满意度统计时很难将其进行有效的统计分析,从而造成资源浪费。文章从爬虫入手,分析现阶段网络舆情监控体系核心技术要求,根据其技术要点,提出一种旅游满意度网络舆情调查解决方案,进行系统构建及采集策略规划,实现旅游满意度网络舆情数据的采集和分析,并对其可行性进行实验验证。     

基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型

为了准确刻画网络舆情的变化规律,针对经典元胞自动机存在的不足,考虑网络舆情主体的可移动因素,提出一种基于移动元胞自动机的网络舆情传播模型。首先对经典元胞自动机的工作原理进行分析,提出移动元胞自动机模型,然后根据网络舆情的特点,制定网络舆情主体状态转换规则和移动规则,建立移动元胞自动机的网络舆情传播模型,最后采用Matlab 2011对网络舆情演化过程进行仿真分析。仿真结果表明,舆情主体移动概率对网络舆情传播速度和同质化率影响比较大,移动元胞自动机模型可以很好地描述网络舆情的实际传播过程。     

大数据环境下的网络舆情管理系统设计

随着网络的快速发展,越来越多的人们通过网络发表个人观点及看法,网络舆情成为社会舆情中的重点对象和主要方式.本文通过对大数据环境下网络舆情及其特点的阐述、分析,结合数据挖掘、文本情感分析等技术,初步构建出了网络舆情管理系统的模型.     

观点相似度和网民影响力集成的网络舆情演化模型

为了更好地掌握网络舆情发展趋势,针对网络社区动态、交流的舆情传播问题,提了一种基于观点相似度和网民影响力集成的舆情演化模型。首先根据网民观点相似度选择观点相似的邻居,然后将网民影响力作为权值来对网民观点进行更新,建立网络舆情事件演化模型。仿真结果表明,本文模型可以准确刻画网络舆情变化规律,对网络舆情分析提供了一种新的思路,具有一定的实际应用价值。     

大数据时代下的网络舆情分析系统

2003年被成为"大数据元年",随着大数据时代的到来,网络舆情分析具体工作发生了变化。在舆情分析工作中,对于大数据技术的应用使分析工作有了更好的基础,同时,网络舆情分析工作在大数据技术的支持下更加的成熟、完善,鉴于网络舆情分析的公信力问题面临着严峻的挑战,本文从网络舆情分析系统的功能、应用、大数据时代的网络舆情分析三个方面探讨了大数据时代下网络舆情分析的系统。     

基于PDCA循环和文本挖掘的网络舆情监管方法

为了完善网络舆情信息的监管机制,使网络舆情能够被有效的梳理和监管,提出了基于PDCA循环和文本挖掘相结合的网络舆情信息监管方法。该方法采用PDCA的计划、执行、检查、改进四个步骤来梳理网络舆情信息监管流程,而在执行阶段则融入文本挖掘方法实现智能决策分析。本文首先分析了目前网络舆情管理的现状,其次给出了基于PDCA循环和文本挖掘的监管方法的实施方案,其中重点阐述了信息获取、热点网络舆情发现、情感倾向性分析等文本挖掘方法在其中的应用。