国内网络舆情情感研究热点分析

以中国知网收录的网络舆情情感分析主题论文为数据来源,以文章摘要为词源,借助TF-IDF方法提取关键词并对关键词进行共词分析。结果显示,目前国内网络舆情情感研究热点包括对舆情信息内容进行情感分析,对情感分析技术进行改进和创新,对舆情传播过程中的各个要素进行情感分析等方面。所使用的共词分析方法可以反映单个关键词的热门程度,对网络舆情的科学分析和有效应对提供了理论指导,具有重要的参考价值。     

监所网络舆情应对策略研究

及时有效地处理监所网络舆情危机是监狱工作在当前迫切需要解决的问题。本文在分析网络舆情的主要特征的基础上．对监狱在处理网络舆情危机方面存在的问题进行了分析,提出了应对监所网络舆情危机的策略：增强监所网络监管和执法队伍建设,建立健全监所网络舆情应对和防范机制,改进网络技术方法,利用政府网络媒体积极引导监所网络舆情,注重研究应对网络舆情危机的方法和技巧,妥善解决监所网络舆情危机善后事宜。     

企业负面事件网络舆情应对水平评价研究

随着互联网的发展,企业负面事件网络舆情给企业带来了更为深远的影响,为有效提高企业舆情管理能力,对企业负面事件网络舆情应对水平进行评价十分有必要.从危机预警程度、企业回应情况及企业应对效果三个维度构建企业负面事件网络舆情应对水平评价指标体系,采用熵权法确定不同企业类型的各指标权重,并通过熵权TOPSIS方法对案例事件进行...     

基于语义模式与词汇情感倾向的舆情态势研究

针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害.为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆情研究.针对网络舆情的话题评论,采用语义模式和词汇情感倾向相结合的方法,并形成了一种判定算法,该算法比较全面地判定话题评论的情感倾向性,把握网络舆情的正面或负面导向性.实验结果表明了该方法的有效性和准确性.     

舆情监测技术及应用综述

针对网络舆情检测的关键技术及应用做了介绍.按照舆情监控的处理流程对网络爬虫、网页消重、网页去噪、文本分类、文本聚类等技术做了细致的介绍.对各种技术分类介绍了一些常用的算法.接着对舆情挖掘的应用方向话题跟踪与检测和情感倾向分析做了介绍.最后分析了舆情监测在理论研究和应用上的发展趋势.     

基于Nutch与元搜索引擎技术的高校网络舆情监测系统研究

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,提出了在校园网范围内基于Nutch搜索引擎技术进行信息检索,在互联网上采用元搜索引擎技术获取相关信息的舆情监测系统构建方案。采用关键词特征库匹配方式自动进行网络舆情监测,及时准确地发现网络舆情信息;探讨了高校对于网络舆情的监测、分析、引导和反馈等环节的处理方法,从而形成完善的应对机制。     

网络文化环境下高职院校思政工作面临的困境及对策研究

网络文化的快速发展改变了高职院校学生思想政治教育的信息传播模式,同时也打破了高职院校学生思想政治教育传统的工作习惯和思维方式。网络环境对高职院校学生思想政治教育工作带来机遇的同时,也是高职院校思政工作面临新的严峻挑战。本文在对高职院校学生调查的基础上,从网络文化的根本定义出发,结合高职院校的综合特点和网络文化对高职思政工作的影响,提出应对的有效策略。     

基于大数据技术网络舆情分析系统

互联网的快速发展使每位公民都能对社会热点、焦点问题发表言论，进而形成了网络舆情。而网络舆情的监测与分析越发依赖大数据分析技术系统。本文针对实时的热点话题进行舆情分析系统研究，开发出一套针对热点话题进行情感分析的舆情分析系统，该系统采用定向爬虫技术、自然语言分析处理技术、Django框架、web开发等技术。不仅可以帮助大众更好了解热点话题的舆论导向，而且能帮助相关部门检测舆情走势，控制舆情程度并给出明确的信息依据。     

基于Aipnlp和Bosonnlp的语义分析应用

以Python语言和Aipnlp、Bosonnlp开源计算机语义分析处理库为基础,分别以一件涉军网络舆情为出发点,对网络文章与评论的语义分析展开研究,通过网络爬虫抓取目标文本数据源,使用Aipnlp对文本进行词性标注统计和情感分析,使用Bosonnlp对文本进行语义聚类,开发出基于Python和开源语义分析工具包的语义分析系统原型软件,对语义分析的工作基本流程进行了实践,操作简便,为军队有关单位高效处置网络涉军舆情提供了技术支撑.     

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。     

基于情感分类和主题挖掘的网络舆情文本分析

在社交网络时代，自媒体已成为群众发布、获取信息的重要渠道，网络舆情研判已经成为各级政府部门的主要任务之一。自媒体在反映个人情感和意见思潮的同时，也会汇聚群众的情感共鸣，因此对舆情文本的情感进行分析并获取其主题成为关键。通过爬虫工具对相关舆情文本进行抓取，将获取的数据使用Python的SnowNLP模块进行情感倾向划分，结合无监督的机器学习算法LDA主题模型进行文本关键词聚类，从而确定舆情规模、情感演变规律和舆情的热点主题词，为完善舆情应对机制提供科学支持。     

网络舆情观点的挖掘方法研究

传统的网络舆情观点挖掘方法的研究集中在褒贬程度的粗略分析,缺乏基于情感的细粒度分析。针对这种情况,论文提出网络舆情观点的挖掘方法(MNPOS)。MNPOS采用离线处理和在线处理相结合,对评论信息进行细粒度的情感分析。实验结果表明,MNPOS是准确和有效的。     

网络舆情自动感知关键技术研究

笔者利用卷积神经网络,构建网络舆情自动感知模型。首先采用LSTM模型对网络文本分词结果的词向量进行处理,以获取网络舆情信息的上下文信息,然后使用Sigmoid进行情感分类,自动感知网络舆情信息所蕴含的情感。由谭松波语料库的情感感知模型结果可知,本研究的网络舆情感知模型,具有更高的评价准确性,可为网络舆情的自动感知与监控提供依据与支持。     

新媒体时代基层政府应对网络舆情的现实困境和对策研究

网络舆情是在网络信息技术快速发展下成为舆情的一种新形态，基层政府成为应对网络舆情的重要主体，提升应对网络舆情能力越来越重要。新媒体时代下，传统的管控措施越来越无法有效处理不良网络舆情，反而会削弱基层政府的公信力。基层政府要强化网络舆情的危机意识，健全网络舆情应急处置机制，坚持网上群众工作，构建网上网下同心圆，掌握舆情处理的艺术和方法，从而提升基层政府网络舆情综合应对能力。     

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...     

对新冠疫情网络舆情研究进展的思考

网络舆情治理是新冠肺炎疫情防控工作中的重要组成部分,引起了学术界的广泛探讨.本文从因素、特点和国内治理三个维度对新冠疫情网络舆情研究的内容进行了梳理,分析推动舆情发展的决定力量、值得重点关注的舆情特征和治理策略,并为疫情防控常态化下的网络舆情治理提出对策建议.     

新形势下地方政府有效应对网络舆情的对策思考

随着网络技术的高速发展,网络舆情的影响力越来越大,如何有效应对网络舆情,已经成为考验地方政府执政能力的一个重要课题。文章分析了网络舆情的概念与特点,揭示了现阶段地方政府网络舆情应对中存在的问题,并在此基础上探讨了地方政府应对网络舆情的对策建议。     

高职院校网络道德教育的探究

互联网的飞速发展不仅改变了物质世界,也深刻改变了人们的精神世界。尤其是课业并不繁重的高职院校,学生们更是离不开网络,网络在带来便利和知识的同时,也造成部分学生网络道德情感冷漠、网络道德信念缺失及网络道德行为失范等问题。本文通过对高等职业技术院校的大专生进行总体抽样调查,了解学生应用网络的状况,探讨如何正确引导学生正确利用网络,对当前网络带来的不良影响提出相应的调控对策。     

网络舆情的评估与引导

在当今的新形势下我们如何不断提升并且快速应对网络舆情、正确引导网上舆论、及时有效处理网络舆论危机的能力,是当前组织部门面临的一项十分重要和迫切的新任务,也是一个亟待解决的重大课题。本文通过分析网络舆情的形成原因,并根据当前组织部门等在应对网络舆情等方面存在的问题,提出了如何对这一现象进行正确的评估与引导。     

基于新浪微博的学校网络舆情系统设计与实现

大数据背景下，构建网络舆情系统能有效、及时地对舆情进行监督和引导。利用Python Django+Vue前后端分离技术方案搭建基于B/S的网络舆情系统。服务器端采用Scrapy框架爬取新浪微博的学校舆情数据，数据预处理后进行情感倾向分析；客户端展示网络舆情分析的结果。系统具有扩展性强、操作简单等特点，解决了学校网络舆情监管问题。