基于观点树的网络舆情危机预警方法*

对初始情感种子集预处理,增加网络情感词汇、过滤部分特征词,采用改进逐点互信息—信息检索方法对特征词进行情感倾向性计算,实现对网络论坛网帖中网民观点极性和观点强度的挖掘,进一步实施网民观点属性挖掘;构建基于三粒度挖掘结果的观点树,建立基于观点树的网络舆情危机预警架构。通过实验验证,该方法能够对网络舆情危机作出预警判断。     

网络舆情危机的预警指标体系研究

网络舆情危机处理不当就可能引发社会危机,从而破坏社会稳定与和谐。因此,及时了解和掌握网络舆情危机是党和政府正确决策、化解矛盾、维护稳定的重要前提。本文着重分析了网络舆情危机的预警指标体系的建立,为下一步预警系统建立提供理论依据。     

网络负面舆情与网络文化安全预警机制研究

网络文化是指以网络、智能手机等智能终端设备为媒体进行的信息交流、宣传报道等文化活动。网络是一把双刃剑,既有利也有弊,诸如网络负面舆情带来的网络文化安全逐渐引起人们的重视。网络负面舆情尤其是不实的舆情会损害党政机关的形象,有效应对网络负面舆情成为各级机关亟待解决的问题,而舆情预警是有效应对和妥善处理网络负面舆情的前提。新媒体时代,各级机关要建立健全网络文化安全预警机制,对涉及本地或单位的网络负面舆情及时收集、处理,防患于未然。     

基于LSTM模型的食品安全网络舆情预警研究

近几年,食品安全网络舆情事件数量激增,引起了国家的高度重视。目前的食品安全网络舆情预警指标体系对主题属性和传播扩散指标考虑不全面,未深入考虑舆情自身特性和演化规律,而且目前的网络舆情预警模型也不能很好地考虑舆情不同特征之间的相互联系,导致舆情预警准确率不高。针对以上问题,提出包括主题属性、传播扩散等5个维度的指标体系,并在此基础上提出长短时记忆网络Re-LSTM模型,使用正则化方法约束网络中各单元输入权重并用softsign函数替代tanh激活函数。与其他经典模型对比,所构建的模型不仅能够提高预警准确率,而且还能够更好地避免梯度消失和过拟合问题。     

突发事件网络舆情传播与预警模型研究

随着网络的普及使用,我国网民数量不断上升,网络舆情无论是内容还是传播的速度都在不断攀升,突发事件 网络舆情的预警与控制,已经成为一道必须正视的问题。由于突发事件有其特定的生命周期,突发事件网络舆情也有其时段 性,要根据舆情传播的变化,注重对突发事件网络舆情传播的管控,避免群体极化现象和舆情的多级衍生。本文主要从构建网 络舆情研判指标体系,构建网络舆情预测模型和突发事件网络舆情预警措施三个方面进行了简要分析,对突发事件网络舆情 传播与预警模式进行研究。     

涉林案件的网络舆情预警机制研究

近年来,森林树木的滥砍滥伐,各类野生动物的非法捕杀等现象越演越烈,加上网络舆情的煽风点火,严重削弱了人们对维护生态环境,建设美丽中国的信心和勇气。因此,本文试图通过对涉林案件网络舆情的特点和成因进行分析,构建出基于信息共享环境的涉林案件网络舆情预警机制,并针对此预警机制提出相应的建议和对策。     

基于网络的大学生心理危机预警体系的研究

自上世纪90年代末,随着我国高校的不断扩招,高等教育逐渐实现大众化,大学生心理危机现象亦出现上升趋势。为了构建和谐校园、和谐社会,高校有必要采取有效措施预防、处理大学生心理危机事件。本文在分析大学生心理危机的特点、表现的基础上,引入系统论的基本思想,论述了基于网络的心理危机预警系统运行机制,并提出了预防、处理心理危机、后期跟踪的有效途径和策略。     

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。     

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。     

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。     

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4R理论的涉警舆情危机预警机制优化研究

风险社会背景下,涉警舆情危机日益严峻。研究现阶段涉警舆情危机预警机制的不足,成为当前公安机关预防舆情危机发生、提高舆情危机管理、妥善化解舆情危机的重要议题。现阶段涉警舆情危机预警机制建设方面还存在着一定的问题,完善涉警舆情危机预警机制建设应满足防范为主、防治为辅,优先应对突发事件,多部门联动响应等要求,并根据危机管理4R理论,即缩减力、预备力、反应力、恢复力四个阶段采取相应的对策及措施。     

基于直觉模糊推理的网络舆情预警方法*

为解决网络舆情预警等级问题,提出了一种基于直觉模糊推理的网络舆情预警方法。借鉴战场态势分析思想,对网络舆情态势分析的原理进行了阐述,选取了适合计算机实现的七个网络舆情态势分析模式对预警等级进行判断。选择七个舆情话题进行实验,实验结果表明,该方法能够准确地估计出威胁等级,符合专家经验判断,说明该方法是可行的。     

基于粗神经网络的企业危机预警系统设计

叙述了粗神经网络的基本原理，论述了基于粗神经网络的企业危机预警系统的组成 、框架结构、功能及工作原理，给出了一个基于粗神经网络的欺诈危机的预警实例，实验结 果表明，该方法应用于企业危机预警中是有效的，为研究危机预警问题提供了一条新的思路 和方法．     

大数据时代网络负面口碑危机预警研究

在网络语境下,口碑营销越来越受到企业的重视,口碑宣传活动成为影响消费者购物意愿的重要力量.但口碑营销具有双面性,苗头性的负面口碑信息很容易借助网络的便利形成病毒式传播,令企业陷入"信誉危机",甚至造成更为严重的损失.因此,本文将具体探讨大数据时代下网络负面口碑影响,为危机预警机制研究提出相关建议.     

基于熵理论的企业危机预警模型研究

基于熵的最优化原理建立了一种新的企业危机预警模型.首先利用最小判别熵选取企业危机预警特征值;然后提出一种新的聚类算法--极大熵聚类算法,并对预测结果进行分类,判断企业的危机状态.该算法是硬C-均值算法的发展和推广.通过实例分析表明,该模型有效、可行,为企业危机预警提供了一条新的途径.     

大数据时代网络涉军舆情预警的新范式

随着数据的爆发式增长和社会化趋势的不断拓展,大数据时代已然来临。互联网成为思想文化的集散地、社会舆论的放大器和意识形态斗争的主战场。预警研究是情报研究的根本问题,极具价值。从理论和实践上厘清大数据时代网络涉军舆情预警面临的挑战,系统地剖析未来网络涉军舆情预警工作的新范式,力争提出科学有效的变革之策,更好地服务和推动新世纪新阶段具有我军特色的网络涉军舆情预警事业的发展。     

危机预警信息系统的建设研究

危机预警信息系统的建立对政府危机管理具有重要的作用。本文根据危机预警信息系统建设应达到的目的要求，从软硬件建设、通信手段等方面综合分析了系统建设的框架构成，介绍了组成系统的3个子系统，并强调了建立统一标准、整合信息资源、构建共享信息平台的重要性。     

浅析公安机关网络舆情分析预警机制与对策

近年来随着我国互联网的快速发展,网络逐渐成为民众表达观点与意见的平台,网络舆情异军突起,从过去影响力局限于虚拟网络逐渐发展成为影响社会生活的主要力量。一些社会事件在网络强大传播力的推动作用下,往往迅速成为社会关注的热点,处理不及时或者处理不当极易引发"群体性事件"。另一方面,网络舆情对促进公安机关信息化、规范化建设方面也发挥着重要作用。公安机关要积极利用网络正面影响,及时合理引导其负面影响,提高应对网络舆情的分析预警能力,制定有效的应对策略,推动公安工作的不断发展进步。