基于复杂网络方法的舆情热点挖掘

研究使用复杂网络理论和算法的网络舆情热点提取.网络舆情分析技术可以分为基于内容的分析方法和基于数据挖掘的分析方法,二者均是采用传统技术处理网络舆情,并未结合网络特性.针对上述问题,开拓了舆情分析的思路,提出采用网络化方法处理网络问题的思想,将舆情网络的页面视为节点,链接关系作为边,构建符合复杂网络特征的舆情传播网络.使用PageRank算法和Hits算法,可以挖掘出舆情网络中的重要节点,进而发现舆情热点.以维基百科数据为仿真数据集,采用新提出的方法,可以挖掘相关领域的热点条目.仿真结果表明,两种方法均可以完成网络舆情热点的发掘工作,从复杂网络的角度处理网络舆情热点挖掘问题是可行的.但PageRank方法侧重于链接节点的影响,Hits算法侧重考虑节点自身的核心程度,挖掘结果存在一定差异.将两种方法的挖掘结果相结合,结合领域特征,可以获取网络舆情热点.     

论网络舆情监测系统中关键词智能追踪模型的建立

本通过分析舆情信息采集策略,提出智能化的关键词追踪模型,通过关键词智能追踪模型的应用,网络舆情监测系统能及时抓取热点事件的热点关键词,从而实现网络舆情监控系统对热点事件发展趋势的灵敏响应,并为网络舆情热点事件的预警提供数据支持。简单来说关键词智能追踪模型就是以一定的关键词权重算法为基础,依据舆情事件变化速度,通过多次的反复的归纳计算,对之前选取的关键词进行修改、调整和校对的过程。     

网页主题相关性判别的聚焦爬虫系统的设计与实现

网络舆情分析是智能信息处理领域的研究热点,本模型及时从互联网上获得相关网站信息,从中检测出舆情信息并借助数据分析模型对其进行深层次追踪分析,反映出网络舆情的发展趋势和特点,达到预警和监督的目的。     

基于爬虫技术的校园网络舆情监测元数据管理研究

网络热点信息发现系统应用网络多媒体内容采集、数据分析等技术,完成针对校园网络舆情信息的有效提取与分析研究.分析了网络爬虫技术发现系统应解决的基本问题及涉及的元数据管理等关键技术,提出了相关的解决方案.     

网络舆情热点信息自动发现方法

根据公共安全网络舆情研究的需求,将中文分词技术应用于突发事件应急管理中,提出基于ICTCLAS分词技术的网络舆情热点信息的自动发现方法。该方法读入新闻文本并进行分词和词频统计,从词频表中去除停用词,合并多单位关键词得到突发事件热点信息关键词列表,对网络信息及时进行检索,为突发事件应急决策提供技术支持。通过1个突发事件的实例验证了该方法的实用性和可靠性。     

基于区块链技术的在线社会网络舆情传播模型与干预治理

区块链的快速发展和普及,为网络社会网络舆情的传播提供了便捷的平台,这使得网络舆情逐渐成为人民群众最活跃的反映方式。当网络舆情涉及社会热点等问题时,会引起网民的快速关注,甚至引发突发事件和连锁反应,考察政府的治理干预能力,甚至对国家社会安全和稳定构成紧张。本文根据网络舆情传播的特点,从个体行为和群体社会强化两个方面揭示网络舆情传播的规律,并进一步从干预网络负面舆情和最大化网络正面和情感影响两个方面构建干预和引导模式,从而全面、系统地分析基于区块链技术的在线网络社会的网络舆情传播和干预,为政府应对网络舆情传播提供有效的理论指导。     

基于价值累加理论的网络热点事件舆情研判及系统实现

基于价值累加理论分析网络热点事件的演变过程,确定触发因素的出现、共同信念的形成、行动动员的完成是事件演变的三个关键环节,设计监测模型,对事件舆情中的敏感因素、情感的形成及扩散进行分析判断。在此基础上,构造网络舆情热点信息智能监测平台系统(NPOIMS),以我国西部地区的x市为实例对象,架构舆情监测系统,监测与x市有关的各类舆情信息,提炼热点词语,进行舆情研判,提供分析报告,为相关部门提供舆情引导和事件应对的信息参考和决策支持。     

浅谈突发公共事件中网络舆情监测指标体系的应用

本文介绍的网络舆情监测指标体系由舆情发布者指标、舆情要素指标、舆情受众指标、舆情传播指标以及区域和谐度指标五个指标群构成。笔者针对网络舆情的实时监测及预警预报,研究了不同指标的量化方法,给出了相应的计算公式。     

我国网络舆情研究现状与研究成果分析

随着互联网技术的发展与普及，网络舆论影响力不断增强。为深入分析我国网络舆情的研究成果，通过SATI文献统计分析工具梳理中国知网核心期刊数据库的2577篇网络舆情相关文献，总结网络舆情研究现状，将我国网络舆情研究划分为高校网络舆情研究、网络舆情情感分析、网络舆情监测与传播以及网络舆情治理4个领域，并作出详细阐述，丰富了我国网络舆情的研究结果，为今后的网络舆情研究提供借鉴与参考。     

网络舆情智能检测与分析系统的设计

网络舆情越来越引起人们的关注,特别是政府部门对网络是突发事件、重大事件的网络发帖、新闻跟帖等关注。基于此目前已经有网络舆情检测方面的系统出现。该文首先对现有的网络舆情检测系统进行概述,分析其不足,并重点介绍了基于并利用多种数据挖掘技术如何构建网络舆情智能检测与分析系统。     

基于百度贴吧的高校网络舆情热点话题分析

高校网络舆情是大学生在校园背景下,对网络上直接关系到大学生或者自身感兴趣的公共事件所持态度、认知、意见、情感交叉的集合。随着网络应用的普及,高校网络舆情可能朝着任一个不可控的方向发展,因此,高校网络舆情研究是高校管理中的重要工作之一。本文以百度贴吧中的泰州学院吧为数据源,利用网络爬虫采集泰州学院吧主题帖内容和回帖数量作为实验数据,通过Python数据分析技术分析高校网络舆情的热点话题,并通过数据可视化技术进行数据分析结果展示,基于数据分析结果研究高校网络舆情热点话题成因与影响,最终提出相关引导策略以促进互联网环境下大学生全面发展和推进校园和谐建设。     

互联网舆情监管与应对技术探究

当前,随着互联网的技术性、自由性、互动性、普及性的发展,互联网正成为社会各种利益诉求的表达、意识形态较量的媒介,成为社会公众关注时事政治、评论时事政治的公共平台,成为快速表达民意的渠道。这就要求有关部门要对网络信息内容实施有效监管,以保证社会的安全与稳定,而要实现对海量的网上内容的有效监管,就必须得到网络舆情监管技术的支撑。文章介绍和分析了中国网络舆情发展的现状和网络内容监管技术的发展方向,对网络舆情采集与获取技术、舆情处理技术进行了集中分析。     

基于熵值的网络论坛热点话题发现

针对网络论坛热点话题的识别、发现和舆情监测问题,提出一种基于热度熵值的热点话题发现方法。通过网络爬虫抓取网络论坛中的数据,在对数据进行预处理和分析热点话题属性特征的基础上,合理定义各属性的权重和话题的热度熵值,并以此对话题的热点信息进行分析、统计与评估,从而发现和追踪网络论坛中的热点话题。同时,对话题的热度进行细致划分和各种类型的定义,采用不同阈值策略计算不同类型的热度信息标注的准确率。实验结果表明,该方法合理、有效,相比于传统的话题语义分析方法具有较高的准确率,可作为互联网论坛舆情监测的依据。     

网络舆情分析中网页信息预处理方案的实现

网络舆情分析系统中,网页信息预处理方案的实现采用了基于网页结构分析的信息抽取技术和数据存储技术。结合HTML网页的内部结构,设计了一种基于HTMLDOM结构节点路径的网页信息解析模板,用于网页信息抽取。通过网页U1KL的特征研究建立了网页之间的联系机制,应用于数据库存取提高了效率。     

一种搜索引擎日志分析的网络舆情监测探究

近几年来,随着互联网信息技术的不断发展,电脑已得到广泛普及.而网民逐渐开始应用网络论坛、博客、微博纷纷对社会事务发表看法,由此而形成网络舆情,已成为社会舆情的重要表现形式.由于网络舆情具有传播速度快、范围广且突发的特点,加强其监测已受到政府部门的重视.本文特提出一种搜索引擎日志分析的网络舆情监测方法,以望对后期网络舆情监测工作提供参考借鉴.     

基于智慧校园建设的高校网络舆情预警机制构建研究

伴随着教育信息化技术的成熟和发展,高校"数字校园"正在向"智慧校园"稳步迈进。网络舆情预警机制作为"智慧校园"的重要组成,其构建意义重大。基于对当前智慧校园建设背景下高校网络舆情预警机制建设的现状和特点的总结,探索从网络舆情警报机制、舆情预防机制、舆情处理机制等五个方面构建高校网络舆情预警机制。     

基于高权重词集的论坛影响力发现研究

网络论坛是中国网民一个重要的意见传播渠道,论坛舆论领袖对网络舆论导向起着至关重要的作用,影响力发现为越来越多的研究人员所关注。针对传统的在线论坛中有影响力主题计算方法的不足,本文将论坛中帖子间的回复关系映射为发帖者之间的关联关系,构造出一个社群网络,提出高权重词集的概念,基于此,通过计算词语在回帖传播链上的影响力,设计并实现了论坛中成员的影响力计算模型。通过实验验证了该模型在时间、空间复杂性上的优越性,为进一步研究复杂网络中的人物行为奠定了基础。     

引入时间机制的网络舆情演化分析方法研究

网络舆情的迅速发展使舆情发展成为研究热点,它对舆情的预测预警具有重要意义。从文本聚类入手,针对舆情的演化分析过程,在时间序列上进行K-means聚类研究,得到聚类中心,又依此对聚类中的词频统计进行时序加权处理,使统计所得关键词更具有代表性。通过对时间聚类法和时序加权统计法所得关键词的分析,得到了舆情演化的趋势。研究结果表明该方法降低了聚类的维数,减少了噪声,提高了聚类的准确度,增强了演化分析的可信度。