一种基于博弈理论的BBS舆情预测模型

网络论坛（BBS）中曝光帖的“主帖方”和“回应方”存在着典型的动态博弈行为,主导着舆情的演化进程.为了预测这种舆情的发展,以双方发帖的偏离事实程度为策略空间,设计了一种符合现实的“主帖方”和“回应方”发帖行为博弈模型,建立了基于小世界网络和元胞自动机的舆情预测模型,对现有的元胞自动机模型进行改进,用博弈策略解调节元胞自动机的迭代规则参数,实现“主帖方”和“回应方”对舆情发展的主导作用.通过仿真实验,结果表明回帖数、支持数与反对数之比等指标的变化趋势与现实中的网络事件较为吻合,说明了模型具有一定的合理性和有效性.     

基于BBS的热点话题发现与态势预测技术的研究

网络论坛BBS是中国网民一个重要的信息传播渠道,而其中的热点话题自然就成为舆情调控和效果评估的首要目标。提出一个快速有效的用于挖掘网络论坛中热点话题并分析预测其发展态势的方法,利用统计的方法为同一版面下帖子的热度打分并排序,并使用相关的数学模型对热度较高的帖子的发展态势进行分析与预测。通过实验验证了该模型的可行性和有效性,为进一步研究复杂网络中热点话题的演化奠定了基础。     

基于主题树的BBS论坛用户互动行为分析

用户之间的互动对研究BBS论坛有着重要意义。为准确描述BBS树状论坛用户之间的互动过程,引入了主题树的概念,并根据自主定义的主题广度系数W和主题综合深度系数D等统计指标,对主题中用户的互动情况进行了详细描述。研究结果表明:主题总帖数的大小并不能全面描述主题中用户的互动情况,用户互动频繁的主题帖不一定具有较高的主题总帖数。因此,根据主题广度系数W和主题综合深度系数D对用户的互动行为进行划分,得到5种分类结果。     

基于复杂网络的高校校园BBS社会网络舆情传播研究

网络舆情是目前社会科学领域和自然科学领域中的研究热点。为了探索网络舆情传播机制,该文首先构建了BBS社会网络组成,然后利用复杂网络理论,探讨了高校校园BBS网的无尺度特性和小世界特征,最后分析评价了社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

舆情可视化分析系统设计与实现

在网络信息爆炸的今天，对海量的网络舆情数据进行可视化分析展示具有重要意义。文章从文本内容、情感倾向、数据来源结合时间和空间维度，对网络舆情进行多维度关联可视化分析。基于ECharts可视化图表库完成网络舆情可视化分析系统的开发。该系统用丰富的图表展示用户关心的舆情信息，支持用户创建事件、图表切换、报告下载等功能。通过该系统能够帮助用户掌握舆情分布、发展态势和演进规律，辅助用户做出决策，避免舆论危机发生。     

基于标题聚类的论坛舆论领袖发现算法

为进行论坛舆情分析,提出一种基于标题聚类的舆论领袖发现算法。按时间将数据进行预处理,运用话题模型度量标题数据并依此进行标题聚类;建立同一话题下的变规模用户回复关系网络,结合情感分析和网络特性分析进行影响力排名以提取舆论领袖。该算法旨在快速发现某一网络热门事件中的舆论领袖,综合考虑了帖子的话题属性、情感倾向和网络结构关系。通过实验验证了该模型的可行性和有效性。     

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。     

基于微博交互关系算法的敏感舆情研究

传统的敏感舆情模型中,不论是基于文本或是数据挖掘的分析方法都是直接处理网络舆情,未结合网络传播特性分析.针对上述问题,研究并采用基于微博交互关系算法:通过量化微博的敏感程度,分析用户的交互关系来构建微博敏感舆论传播模型.实验基于新浪微博,搜索到一定数量的敏感用户,对用户的交互行为进行分析,得到未来有发表敏感舆论倾向的用户并进行监控.实验结果证明,与传统的舆情模型相比,该方法可行且有效,开拓了舆情分析思路,适用于当前网络舆情研究.     

全媒体时代高校负面网络舆情的传播与管理研究

高校网络舆情是在校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益表现出的网络行为，是网络舆情的延伸和体现。随着全媒体时代的到来，以报纸、广播和电视为主的传统舆论格局已经改变，互联网的发展尤其是社交媒体在人们生活中的渗透，为高校学生提供了获取并传播信息的新平台，大学生对社会问题的思考与讨论，加剧了舆情事件发生的可能性。因此，加强对高校负面网络舆情的管理，提高引导和管控舆论信息的能力，对推动校园的和谐健康发展，健全互联网环境下各高校的舆情管理体制有着重要意义。     

基于统计模型的社会网络群体关注度的分析与预测

社会网络中的群体关注度问题是研究网络社区中的信息或事件如何引起广大网络用户的关注、并随着信息的传播逐渐变化的问题.分析了网络社区用户对网络中的信息对象的关注特点,并通过统计复旦大学日月光华BBS论坛用户的发帖、回帖数据来验证关于用户群体关注度的分析结论.同时,基于大量数据的统计分析构造出一个群体关注度预测模型,用以预测论坛用户对于新出现的信息或事件的群体关注度演化趋势.这种预测模型的生成和预测方法也适用于其他社会网络平台上的群体关注度分析和预测,因而在网络广告投放、网络舆论监测和控制等方面都具有重要的应用价值.