基于统计分析和知识挖掘的网络舆情管理决策平台研究

本文将从基于网络舆情特征定量指标的统计分析、基于知识挖掘的网络舆情资源萃取,以及针对学校网络突发性群体事件及网络舆情的管理机制和辅助领导决策方案研究三个方面论述网络舆情管理决策平台的建设,最终形成一个基于指标控制和知识挖掘的网络舆情监控平台,为高校网络舆情建设提供新的发展思路,为高校应对突发性事件提供重要的辅助决策工具,提升各高校舆情管理能力。     

网络舆情危机的预警方法概述

论述了网络舆情监控的重要性,并据此总结了目前研究较多的网络舆情危机预警方法,包括基于情感倾向性分析技术的预警、基于网络舆情晴雨表的预警、基于指标的预警体系、基于Web数据挖掘的预警、基于模糊推理的网络舆情预警方法等。认为基于计算机网络技术和文本分析处理技术的互联网舆情监控系统将会越来越多引起人们的关注。     

基于聚类分析的网络舆情监控系统的设计

目的结合中文信息处理技术,设计一个网络舆情监控系统;针对网络舆情挖掘研究中存在的问题,提出了一种K-means改进算法,实现Web挖掘基础上的文本聚类与主题发现。方法构建一个基于聚类分析的网络舆情监控系统,并详细介绍系统各个模块用到的关键技术;提出了一种K-means改进算法,对K-means算法中的关键环节(聚类初始值的选择和孤立点的剔除)进行了改进。结果设计的系统能通过对网页、论坛、博客、新闻评论等网络资源的精确采集,并结合网页净化、中文分词、向量模型建立、特征选择、降维处理,文本聚类等中文信息处理技术,实现对网络舆情的监测;改进算法的总体思路是要求用户输入簇的初始个数k和最大值kmax,由改进算法在计算过程中自动计算出聚类的结果数k。结论设计了一个基于聚类分析的网络舆情监控系统;提出了一种K-means改进算法。具体算法实施及将这些关键技术整合实现成一套自动化的网络舆情信息采集、分析、监测与预警系统,是网络舆情挖掘研究工作的下一步重点。     

基于搜索引擎的网络舆情监控系统设计与实现

互联网高速发展的今天,网民能方便地在网络上针对各种热点问题进行评论和发表意见,从而形成大规模的舆论效应.如何对网络舆情进行实时的监控已经成为一些部门和机构热切关注的问题.文中针对上述问题,综合搜索引擎、网络监控、页面采集、信息挖掘等热点技术,设计并实现了一种部署简单、功能完整的网络舆论自动监控与分析系统.该系统能对网络...     

网络舆情热点挖掘算法研究与实现

随着网络信息交互及传播的迅速与便捷,有效地对不断涌现的海量互联网信息进行采集并发现网络热点舆情具有十分重要的意义.研究网络舆情的表示及特征,提出采用网络化方法思想,结合Hits算法和PageRank算法进行舆情热点挖掘,并在此基础上设计了网络舆情热点挖掘系统.     

石鼓网络舆情监控系统的设计与实现

分析了高校网络舆情监控的现状,提出了基于高校网络舆情监控系统的设计方案.该系统通过网络爬虫将相关网络新闻、博客和论坛的信息采集下来,采用关键词和敏感词匹配的方式对信息进行过滤,将用户关注的信息呈现出来,从而实现对舆情信息及时准确的发现。     

网络舆情分析技术及系统构建

针对网络舆情分析的实际应用,在综合考虑网络舆情特征和人们认知规律的基础上,重点进行舆情热点挖掘、文本倾向性分析两个关键技术的研究并在此基础上构建了网络舆情分析系统.通过将实验结果与权威数据对比,验证了相应方法的有效性.     

生产者—消费者二维队列模型在舆情监控系统中的应用

生产者—消费者模式是程序设计中的经典模式.为了满足舆情监控系统Web数据挖掘的实时高效性,提出基于生产者—消费者模式的二维矩阵队列链模型,得到二维长度设定准则,并引入线程池进行管理,提高了系统资源的利用率,实时高效,且能够十分方便的对其队列进行日志监控,为Web数据抓取分析系统提供了可供借鉴的经验。     

舆情监测系统中信息采集模块的设计与实现

网络舆情已经成为反映当今社会舆情重要组成部分,具有传播速度快、信息多元化等特点.建立舆情检测系统能够对大规模网络数据进行采集、挖掘和分析,对网络舆情热点话题进行及时的发现和追踪,为各单位和组织应对舆情危机提供科学、系统的支持.通过对网络爬虫搜索策略、大规模URL去重、页面识别等技术的研究和改进,实现一个高效、快捷的网络爬虫系统.     

网络舆情监控过程中微博文本分类处理的实现方法

分析了微博短文本的专有特征,介绍了微博短文本的预处理流程.以新浪微博为网络舆情数据获取平台,简述了微博文本分类处理实现过程,基于Hadoop进行了网络舆情微博分类设计,为网络舆情监控任务的完成做数据依据.     

基于LDA的中国少数民族网络舆情监测系统的探究

随着民族地区信息化建设的不断推进,中国少数民族语言网络舆情研究也逐渐引起了大家的关注,文本分类和情感分析模块是舆情系统的重要组成部分。传统的文本分类方法主要通过统计字面上的词语重复次数,而对于文字背后的语义关联考虑甚少。该文重点介绍了一种基于LDA模型在少数民族语言（以彝文为例）网络舆情信息情感分析方面的应用,对文字隐含的主题进行建模,通过挖掘少数民族网页上的舆情信息所蕴含的主题,以及对这些主题进行情感分析,在事件全面爆发之前,采取应急措施。     

大庆市公安综合信息系统网络安全体系设计概述

本文对大庆市公安综合信息系统网络安全体系设计中的指导原则、安全需求、用户授权体系、网络安全措施等内容做了详细的叙述,为公安综合信息系统网络安全体系设计提供了一种切实可行的方法。     

基于主题发现的舆情分析系统的设计与实现

开发了一套由中文分词、向量空间模型建立(VSM)、特征提取、降维处理和文本聚类等模块组成的舆情分析系统,实现互联网舆情信息的主题发现;在舆情分析系统的实现过程中,提出了一种K-means改进算法。实验证明,改进后的算法在查全率和查准率上都有了一定的提高,能够得到较高且稳定的准确率。     

多注意力机制BERT分类模型及其在电力运维中的应用

为了提高变换网路中双向编码表示(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)在文本分类中的应用效果，针对基于BERT的文本分类模型在注意力机制设计中无法关注文本中重点信息的问题，提出了一种基于多注意力机制的BERT分类模型。对BERT模型框架中后四层的每一层输入向量，设计词向量注意力机制，捕捉向量表中每一个词的重要性;对得到的BERT模型框架中后四层，设计层向量注意力机制，将这四层上由自适应权重计算得到的每一层输出向量进行融合，获得最终的BERT模型输出向量，更好地提升模型的特征抽取能力。在公开数据集IMDB和THUCNews上的实验表明，提出的模型相较于其他基线模型性能有明显提升。在电力系统运维项目管理的实际应用中，该模型也取得了比基线模型更好的效果，较好地解决了电力运维规模预测混乱问题。     

公示语的特征及其汉译英中的误译分析

随着国际交流的日益频繁,公示语已成为城市的窗口和名片,其规范翻译也更加重要。本文阐述了公示语的定义,从示意功能和文本类型两方面探讨了公示语的特征,在分析英语公示语语言特征的基础上对公示语汉译英中的误译进行分析,以期减少误译、规范译文,从而净化城市语言环境,进一步提升城市的文明程度和国际形象。     

多状态图神经网络文本分类算法

为了提高模型在文本分类任务中的分类性能,针对图神经网络中存在的过度平滑问题,同时增强模型在处理文本特征与文本表示方面的能力,提出了一种基于多状态图神经网络的文本分类算法(multi-state graph neural network, MSGNN)。多状态图神经网络是利用网络层的多个历史状态信息对图神经网络进行强化,构建合理的文本图结构数据作为模型输入。在缓解网络层过度平滑问题的同时,结合2种改进后的不同类型的图神经网络来增强模型的特征提取与特征聚合能力。利用多头自注意力机制对文本关键词的挖掘与利用能力,从多个文本子空间来生成高质量的文本表示,进而完成文本分类。通过在几个公开的文本分类数据集上进行实验分析,相较于其他神经网络的文本分类算法,该方法取得了较好的分类准确率。     

基于文本语义指导的自然场景文本图像超分辨方法

在自然场景文本图像超分辨中，针对先验信息利用不准确、不充分以及文本边缘恢复不完整的问题，提出了一种基于文本语义指导的自然场景文本图像超分辨方法。该网络结构由超分辨重建模块和文本语义感知模块组成。为进一步提高超分辨网络的表达能力，提出使用循环十字交叉注意力，捕获全局上下文信息，使得模型在训练的过程中更加关注文本区域，同时，提出软边缘损失、梯度损失对重建过程进行约束，生成具有锐利边缘的超分辨结果。采用公开的自然场景文本图像超分辨数据集TextZoom对提出模型的性能进行验证，与8种主流深度网络模型进行了对比,结果表明：该模型在3个不同识别器下的平均识别率相比TSRN分别提升了2.06%、1.80%和2.89%，在PSNR和SSIM指标上也具有一定的优势。     

结合Transformer模型与深度神经网络的数据到文本生成方法

数据到文本的生成是指从结构化数据生成连贯文本的一种自然语言处理方法。近年来,由于端到端训练的深度神经网络的应用,数据到文本生成的方法显示出了巨大潜力。该方法能够处理大量数据自动生成连贯性文本,常用于新闻写作、报告生成等场景。然而,已有研究中对于数据中具体数值、时间等数据信息的推理存在较大缺陷,无法充分利用数据间的结构信息给出合理的生成指引,并且生成过程容易出现语义与句法分离训练的问题。因此,文中提出一种结合Transformer模型与深度神经网络的数据到文本生成方法,并提出一个用于内容规划的Transformer Text Planning(TTP)算法,有效地解决上述问题。在Rotowire公开数据集上进行方法验证,实验结果表明,文中方法性能优于已有数据到文本生成模型,可直接应用于结构化数据到连贯性文本的生成任务中,具有一定的实际应用价值。     

一种新型的文本信息加密与识别系统——陈-Mobius变换的一种新应用

利用LabVIEW平台,通过软件编程,把文本信息通过变换形成数据流;用几种波形进行编码,加载到陈-Mobius逆变换函数上,使文本信息变成密文;接收方通过解密函数进行解密,恢复本来的文本信息,实现了整个加密系统.利用PC机的网络接口进行传输与接收,构成一套文本信息加密及保密传输系统.     

基于门户网站的全文信息检索系统研究

分析了门户网站全文信息检索系统的功能,对该系统的结构（包括数据采集引擎、索引数据库、索引引擎、文本分析引擎、数据查询引擎）进行了研究,重点讨论了数据采集引擎中的数据库采集器和HTML采集器.统一整合频道后建立的全文信息检索系统,能够提供高效、便捷的信息检索服务,提高用户对网站内容的搜索效率.