一种网络舆情的动态预警方法

针对影响网络舆情预警等级各因素的特点以及目前各预警方法对预警等级动态变化性考虑不足的问题,提出了一种网络舆情的动态预警方法.引入动态模糊集,利用模糊综合评价法对网络舆情进行综合评判和动态预警.选取舆情和舆情受众2个方面共7个对网络舆情预警等级影响较大的因素构成预警指标体系,给出3个舆情实例的预警计算过程及其最终预警等级和动态变化趋势.验证结果表明：动态预警方法可以准确计算出预警等级并对以后的动态变化趋势做出正确判断.     

基于动态贝叶斯网络的网络舆情预警模型

近年来多发的网络舆情事件频繁考验着政府的导控能力,利用动态贝叶斯网络对网络舆情进行预警具有重大的现实意义.在参考现有模型的基础上,细化指标体系,增加维度,结合专家意见和实际情况,构建网络舆情预警模型,并对典型网络舆情事件进行展开分析和原因诊断.将40个网络舆情案例作为训练集导入模型,对模型进行有效性验证,得到的结果 与...     

网络舆情预警机制的系统动力学仿真

利用层次分析法和系统动力学建模,考虑网络舆情传播各个环节,建立了网络舆情预警机制的系统动力学模型,将网络舆情预警机制定量研究与定性研究相结合,从政府和网络媒体两个方面分析了模型。结果表明,运用系统动力学研究网络舆情提高了舆情预警的准确性;通过提高政府公信力和加强舆情预防,可以缩短舆情运行周期;加强网络监管,从源头提高预警,减弱其对社会的危害性。     

基于层次分析的长短记忆网络(AHP-LSTM)的食品安全网络舆情预警模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络已成为社会舆情的重要阵地,而网络舆情是食品风险预警的一个方向。传统舆情预警模型在指标体系的基础上结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）等神经网络模型进行分析,存在运行不稳定、预测精度不高等问题。为了解决这些问题,采用具有较高预测精度的长短记忆（long short-term memory,LSTM）网络算法,在网络事件指标体系的基础上引入层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）并融合食品安全事件指标数据,将融合结果作为LSTM的期望输出,以建立更为稳定、精度更高的风险预警模型AHP-LSTM。实验结果表明,与传统模型相比,AHP-LSTM对于事件指标数据具有较强的处理能力和较高的预警精度。因此构建基于AHP-LSTM的食品安全事件预警方法,可为相关部门有效防范和管理食品安全网络事件提供一定的理论依据和数据支撑。     

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。     

高校校园网络舆情及预警机制研究

针对高校校园网络舆情的内容、特点及存在的问题，提出高校校园网络舆情分析预警机制，构建网络舆情研判预警系统，促进高校大学生群体网络舆情的研判预警制度的建立与应用．为推动和谐校园的建设提供有效支持。     

国内网络舆情研究综述

自互联网进入中国后,国内关于网络传播的研究一直没有中断过,但对网络舆情的研究尚处起步阶段。作为一个新兴的研究领域,网络舆情研究在理论与实践的紧密结合中不断拓展和创新。为更好地了解国内网络舆情的研究现状,本文根据对＂中国期刊网＂的检索结果,选取了其中一些有代表性的文献从网络舆情的概念、形成与传播、收集与研判、监控与引导以及网络舆情危机的预警等方面进行综述。     

基于因子分析和SVM的网络舆情危机预警研究

针对网络舆情的指标冗余和复杂度高不利于监管,提出了因子分析和SVM建立综合评价模型;首先利用因子分析将网络舆情的14个指标进行降维为3个公因子,其次在简化的指标体系中用遗传算法的5-折交叉优化SVM参数,建立遗传算法优化SVM的网络舆情危机预警模型,最后将两类的SVM改进为一对多算法对4种情况进行分类,得出网络舆情的预警;对2019年的10个网络舆情事件进行实证分析表明,低于0.51%的误差预警充分说明了其可行性,达到了强化网络舆情的监管,而因子分析降低了指标体系的复杂性,遗传算法的5-折交叉提高了SVM分类器的学习能力,能更准确地预测训练集,并用一对多算法使得分类速度较快,对网络舆情的监管提供了帮助。     

基于改进的Elman神经网络的网络舆情预警模型

在深入分析影响网络舆情发展变化的各种因素的基础上,建立了三层网络舆情指标体系。针对表征舆情事件样本数据的非线性动态变化等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。该模型以量化的网络舆情指标为网络输入,以网络舆情预警等级为输出。实验结果表明,该模型在一定程度上降低了预测问题的复杂度,同时又在一定程度上提高了预警精度,为科学分析网络舆情预警机制提供一种解决问题的思路。     

我国突发事件网络舆情研究进展

风险社会与互联网时代叠加，致使由各类突发事件引发的网络舆情也日趋增多.为充分了解我国网络舆情研究进展，有效应对网络舆情引发的不利影响，选取CNKI数据库中突发事件网络舆情相关文献，运用CiteSpace文献分析软件对该领域文献进行主题聚类、时空分布等可视化分析.现阶段我国学界关于突发事件网络舆情的研究热点主要集中在舆情演化传播、监测预警和引导治理三大方面.在对其相关文献成果进行梳理与总结的基础上，得出已有研究需要改善的地方：突发事件网络舆情演化传播定量研究较少，突发事件网络舆情风险动态实时监测、防范控制领域研究较少，尚未构建基于现实情景的网络舆情治理体系等.提出应加强在突发事件网络舆情研究范式转变、网络舆情风险动态监测、跨学科研究视角下的舆情引导治理等方面的研究.     

网络舆情危机及其应对机制研究

当前我国网络舆情影响力日趋增强,构建网络舆情危机的应对机制十分必要。网络舆情危机具有多元性、多变性、突发性、扩散性的特征,它会增加社会的不稳定因素,削弱政府公信力,影响政府决策,降低社会主流价值观的社会认同。要应对网络舆情危机,需要建立网络舆情危机监测预警机制,网络舆情互动机制、引导机制和网络舆情危机应对的协调联动机制。     

内蒙古牧区可持续发展预警系统研究?

内蒙古牧区可持续发展受到经济、社会和资源环境等诸多方面因素的影响,建立一套科学、可行的预警系统是确保内蒙古牧区可持续发展的有效途径。在阐释构建内蒙古牧区可持续发展预警系统重要意义的基础上,通过综合运用主成分分析法和指标独立性分析法,对影响内蒙古牧区可持续发展的指标进行筛选,确定内蒙古牧区可持续发展预警指标体系,并分析内蒙古牧区可持续发展预警系统指标体系的特点及构成,运用层次分析法对预警指标体系赋权,建立预警评价模型。     

国家助学贷款信用风险预警指标体系的构建与应用

结合广发银行江门分行助学贷款的实际情况,对助学贷款信用风险预警指标体系进行了探讨.运用德尔菲方法和熵值法建立了国家助学贷款信用风险预警指标体系和信用评估方法,并进行了实际应用尝试,收到了良好的预警效果.     

和谐社会视域下如何正确引导网络舆情

在网络信息高速发展的时代,网络舆情对社会重大事件的影响也越来越巨大,甚至影响到政府部门的决策参考。我们应该正确认识网络舆情的特点,认真分析其在和谐社会构建中的影响,通过建立网络舆情预警管理机制、加强网络的文明与法制建设、公开政府信息完善政府和网民的互动平台等方面正确引导网络舆情,推进我国和谐社会的建设与发展。     

高校网络舆情分析的K-Means算法优化研究

为提高高校网络舆情的可识别性和预警实时性,提高网络舆情热点分析的准确性,论文设计了一个高校网络舆情热点发现模型.包括网络舆情信息采集、预处理、中文分词、特征选择、文本分词和聚类分析.考虑到网络舆情的不确定性和模糊性,提出了一种基于信息熵和密度改进的K-Means聚类算法的网络舆情相似度分析方法,此方法可以对网络热点和危机事件进行聚类和识别.实验结果表明,该方法能够快速获得网络舆情,具有较高的聚类准确率,证明了论文提出的模型的可行性与有效性,可为高校网络舆情监测和识别提供重要的技术支持.     

网络舆情模型研究

论文以网络舆情中帖子总量、发贴人数为基础建立数学模型得出相应的连续函数,然后用此函数对网络舆情的发展情况进行模拟,再利用离散化的计算方法进行量化。本文为网络舆情预警提供理论支持,并为管理者提供预警和辅助决策的科学依据。     

通过信息技术提高高校网络舆情引导能力

将传统舆情管理工作模式与现代信息技术紧密结合,应用信息化技术加强高校网络舆情引导,为开辟高校网络舆情管理工作新领域,维护校园和谐稳定奠定基础.     

通过信息技术提高高校网络舆情引导能力

将传统舆情管理工作模式与现代信息技术紧密结合,应用信息化技术加强高校网络舆情引导,为开辟高校网络舆情管理工作新领域,维护校园和谐稳定奠定基础.     

基于支持向量机的化工企业安全预警模型研究

针对物料危险性大、工艺过程复杂、极易发生爆炸为特点的化工企业,结合近5年事故调查报告,提出了建立化工企业安全预警指标体系与预警模型.以支持向量机(SVM)模型为基础,交叉验证最佳参数并对实验企业进行预警,使企业能正确识别和把握风险,以事前控制的思想降低企业风险.结果表明,运用SVM模型进行化工企业安全预警具有较高的准确性、可操作性和推广价值.同时,总结了SVM模型预警得出低风险企业所具有的共性,这对化工企业管控风险的实践具有重要指导意义.     

旅游危机事件网络舆情应对水平的评价研究:基于灰色统计和熵权TOPSIS方法

舆情应对是旅游危机事件网络舆情管理的重要环节,对舆情应对水平进行评价是提高网络舆情管理能力的必要途径。通过文献研究和经验归纳,提出旅游危机事件网络舆情应对水平评价的初始评价指标集;为保证指标体系的有效性和可操作性,基于专家问卷获取的决策数据,运用灰色统计方法对指标进行筛选,对初始指标集进行精简和优化,最终指标体系包括舆情应对的响应、沟通和善后情况3个维度15个指标;为克服传统赋权方法的主观性,使用熵权法确定指标权重,采用加权TOPSIS方法对14个典型案例的网络舆情应对水平进行评价,评价结果与实际情况的吻合程度较高。研究设计的网络舆情应对水平评价指标体系,采用的指标筛选、权重获得和综合评价方法,对提高旅游危机事件网络舆情的应对水平具有一定的理论和实践价值。