网络舆情的监测、疏导及预警

近年来,由于互联网的飞速发展,网民数量急剧增加,网络舆情也随之异常活跃,若对舆情处理不当,极有可能诱发民众不良情绪,导致不良事件的发生,对社会稳定造成严重威胁,进而破坏政治经济生活秩序。因此,做好互联网时代网络舆情的监测、疏导及预警,是我们在新形势下面临的一项十分重要而迫切的任务。     

基于中文微博的突发事件舆情监测研究

微博作为异军突起的新媒体,已经成为传统媒体跟踪突发消息的重要来源。文章对突发事件舆情传播的特征与趋势、微博短文本预处理、微博突发事件情感分析3个微博突发事件监测的关键问题进行了阐释和探讨,并基于已有的研究,给出可能地解决方案。最后提出了一个高效的微博突发事件舆情监测的设计框架,通过发现突发事件情感特征及突发期,再对处于突发期的博文进行主题聚类抽取突发事件。     

微博舆情监测在企业中的应用

随着微博舆情的影响力及重要性越来越凸显,相当数量的政府部门及大中型企业都已经部署或开始舆情监测工作。本文总结了微博舆情监测在企业中的应用领域,企业微博舆情监测的指标体系及分析角度,给出了企业进行微博舆情监测分析工作的初步指引和方法。     

互联网舆情监测、预警和引导技术

互联网舆情作为网络空间认知域的重要研究方向,已成为影响社会持续有序发展、维护国家安全和稳定的重要因素。在对现阶段舆情信息监测技术进行深入研究的基础上,分析了国内技术水平的差距,结合互联网空间认知域的分级预警和信息引导技术,提出了一个完整的舆情管控体系,融合了舆情的监测、预警和引导手段,达到化解公共危机和挫败恐怖分子破坏社会安定的目的。     

微博舆情热点分析系统设计研究

舆情分析关乎国家发展与社会和谐,目前已有越来越多的机构和行业从事舆情分析。面对互联网海量的数据信息,新浪微博舆情热点分析系统以目前使用极为普遍的新浪微博为数据源,着眼于新浪微博热点信息的分析。新浪微博舆情热点分析系统目前已经实现了微博抓取、微博分析。文章介绍了系统的体系结构和详细设计,并对系统在实现中所遇到的主要问题及解决方案进行了描述。最后,文章分析了系统需要改进的方面,以及该领域的研究和发展方向。     

微博背景下高校网络舆情监测与引导机制研究

近几年,微博在中国得到了飞速的发展。特别在高校,这种便捷、快速的交流方式越来越赢得学生的青睐。这为高校的学生管理带来了巨大的挑战。认真研究微博网络舆情的监测和引导机制,准确发现网络舆情事件发展苗头,对当事人进行积极有效引导,避免重大网络舆情事件的发生,对构建和谐校园意义重大。     

基于微博的高校舆情监测平台设计

随着新社交媒体的快速发展,高校学生和教师越来越多人借助微博针对其关心的校园管理及生活问题发表意见和评论,学校管理部门有效获取高校舆情信息已经成为研究的热点问题.在国内外已有相关平台的基础上,从分析微博数据特点入手,使用可视化建模语言UML对基于微博的高校舆情监测平台进行设计.     

利用BP神经网络对网络舆情进行预警

随着近年来中国网民数量众多而网络给予了众多网民言论自由,因此网络舆情越来越被关注,对网络舆情的预警也越来越迫切。该文采用了五个指标对“厦门PX事件”、“昆明PX事件”和“宁波PX事件”进行量化描述,通过Matlab建立BP神经网络识别模型中进行学习,然后再对“宁波PX事件”进行预警识别。模型具有较好的识别能力,预警结果的准确率达到了90%以上。     

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。     

互联网管控法律体系研究

互联网在给人们工作、生活带来快捷便利的同时，也能产生巨大的负面效应。为维护互联网健康有序和谐稳定发展局面，必须加强对互联网的依法管控。目前，我国针对互联网管控出台了一系列法律法规，多个管理部门也在依法履行管控职能，但在管控过程中还存在诸多问题，实际管控效果不尽人意。在当前互联网发展新形势下，需要分析借鉴国外先进的管控经验，从法律制订、法律遵循、法律实施等多方面去进一步健全完善我国互联网管控法律体系。     

水利舆情大数据监测应用研究

随着社交媒体的发展,水利网络舆情事件的发生次数呈上升趋势,监测分析难度日益加大.为解决水利网络舆情监测问题,开发建设水利舆情大数据监测分析平台十分必要.通过对基础设施、数据资源、舆情智能分析、舆情大数据可视化4个模块的构建,水利舆情大数据监测分析平台初步实现舆情大数据监测分析能力,形成较完善的水利行业舆情大数据工作机制...     

高校网络舆情监测系统构建及应对机制研究

针对高校网络舆情监测工作的不足,结合高校舆情信息的传播特点,提出构建舆情监测系统的整体方案.在校园网内基于Nutch搜索引擎技术进行信息检索,互联网范围内采用元搜索引擎技术获取相关信息,采用关键词特征库匹配方式自动进行网络舆情监测,实现对舆情信息及时准确的发现,并探讨高校面对网络舆情在监测、分析、引导和反馈等环节的处理...     

网络舆情监控中新词识别问题的研究

在网络舆情监控中,由于事件的突发性和网络词汇的泛滥,各种各样的新兴词汇以及新的字符串大量涌现,而有穷的分词词典对新词的识别基本上无能为力,这些无法识别的字符串将被现有的分词系统分为零散的碎片,这将极大地影响热点词和主题词提取的准确性,成为网络舆情监控系统性能提升的瓶颈。文中分析了当前主要的几种分词技术的优缺点,利用网络舆情监控中未被词典收录的主题词的局部高频这一特性,通过计算异常分词与周围分词之间的粘结度,从而识别出未被词典收录的主题词。实验结果表明：所提出的分词算法能识别出未被词典收录的主题词,相比传统的分词算法,更加适合于网络舆情监控。     

基于贝叶斯网络的食品安全舆情监控探针研究

针对大数据时代食品安全舆情数据采集不够快捷与准确的问题,提出一种基于贝叶斯网络的食品安全舆情监控探针的研究方法.首先,通过MySQL数据库建立食品安全关键词库;其次,运用贝叶斯网络模型将关键词库构建形成监控探针,并选定人民众云舆情监测系统进行数据采集;第三,将监控探针与传统舆情数据采集、网络爬虫技术做3组对比实验(奶类...     

公共卫生事件监测与预警系统

在现有公共卫生体系基础上,提出了建立公共卫生事件监测与预警系统的框架模型,并首次利用神经网络的基本原理,将改进的Back-Propagation算法应用于系统的核心预测模型。该系统可以通过监测医疗数据的变化情况来迅速预测出疾病的发生和未来的发展趋势,经初步模拟研究,预测精度可达93%,为公共卫生事件的长期可预测性提供了一种新的途径。