基于时序主题的网络舆情热点话题演化分析方法

针对舆情话题演化中的话题漂移和衍生效应,提出基于时序主题信息的舆情话题演化分析方法并通过加入时序标签,对舆情热点话题内容和强度的演化过程进行了可视化.实例证明,该文提出的话题追踪算法能够有效探测出各阶段的舆情热点话题、分析舆情演化趋势,为突发事件发展态势的预测提供理论借鉴.     

基于Multiagent的突发事件网络舆情演化

针对突发事件的传播过程,采用定性与定量相结合的方法,提出了突发事件网络舆情传播的"五段六点"模式.根据贝叶斯概率原理,给出了Agent的决策规则,以网络结构的方式体现Agent之间的内在联系,建立了基于Multiagent分布的突发事件网络舆情传播模型.通过仿真分析Agent情感态的演化,验证了该模型的有效性,表明该模...     

基于事理图谱的突发事件网络舆情演化模型构建

通过构建突发事件网络舆情事理图谱，揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径，为突发事件的分析与应对提供参考。首先，基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系，构建事理图谱。其次，将事件向量化表示后进行泛化处理，采用K-Means++算法对相似事件进行聚类和抽象以构建网络舆情抽象事理图谱，最后在此基础上对目标事件进行推演和预测。结果表明：突发事件事理图谱中的事件关系类型主要为因果、并列和顺承关系，大部分事件的逻辑链条较短，且与其他事件无明显关联；构建突发事件事理图谱有利于分析事件的演化脉络、把握关键事件节点并预测事件发展方向。     

基于时间片划分的舆情话题演化模型研究

着眼于舆情话题演化的时序特性、衍生特性和话题漂移现象,在分析话题演化特性的基础上构建了基于时间片划分的话题动态演化模型并通过数理分析和实验仿真对模型的有效性进行了验证.实验结果说明划分时间片的话题演化模型可以在保证热点话题追踪准确性前提下可进一步通过缩减信息流规模来提高话题追踪效率,从而解决以往话题追踪算法中由于舆情话题的漂移和衍生特性导致的追踪效率低下的问题.     

群体性突发事件微博舆情演化分析

随着网络的飞速发展,网络已经成为了人们表达个人情感以及政治态度的一个非常重要的平台,而群体性突发事件微博舆情的形成以及传播更是对人们的情绪和社会的稳定产生了非常大的影响。而微博平台也就自然而然地成为了网络舆情的最重要的载体,该文针对群体性突发事件微博舆情的演化进程进行了相应的分析。     

时序超网络上重要节点挖掘方法研究

在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法，分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征，从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时，构建了时序超网络上的SI传播模型，基于该模型提出了新的评估方法来衡量所提出的中心性方法的有效性。研究表明，在时序超网络上，基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外，基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率，可以进一步优化普通的度和超度中心性方法，弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点，且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。     

基于MapReduce架构的网络热点话题发现

提出了一种基于开源云计算平台Hadoop的网络热点话题发现方案.该方案采用MapReduce分布式并行计算架构处理海量、复杂数据,通过将命名实体词作为文本的特征项,并采用标题和正文的双向量表示文本.实验结果表明:随着参与并行计算节点数的增加,话题聚类所有的时间显著下降,因而网络热点话题发现的速度得到明显提高.     

基于单值中智集的自媒体网络舆情风险预警模型

在分析自媒体舆情特点的基础上,把舆情的社会背景和舆情信息表现形式纳入评估体系,构建了面向自媒体的网络舆情风险评估主要影响指标,进而建立了针对自媒体舆情评估的指标体系。在此基础上,提出了一种基于离平均方案(平均解)距离测度方法的单值中智集舆情预警模型。该方法不仅兼顾了评估专家的认知局限性和决策环境复杂性,而且避免了大规模数据预处理。     

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.     

网络舆情事件链演化分析

为防范舆情风险,分析网络舆情的细粒度演化,提出一种去冗余的衍生事件内容关联演化分析框架。通过文本挖掘技术从海量文本流中提取主要的衍生事件,将舆情内容压缩到人工可判读的数量级;利用词移距计算相邻两个时间片上的衍生事件相似度,构建反映演化关系的衍生事件链图。以“上海特斯拉自燃”事件为例进行事件链演化分析,得到微博网络舆情事件发展不同阶段涉事主体在各个衍生事件中的话题转移关系,最后鲁棒性分析的结果验证了该分析方法具有降低微博短文本冗余信息的能力,提高了事件演化关联识别分析的准确性。该研究方法为舆情事件的事后复盘、同类舆情事件的预判和介入、衍生事件的科学研判提供了决策支持。     

基于多中心模型的网络热点话题发现算法

为了有效消除网络话题相关报道内容侧重点变化对网络话题发现准确性的影响,提出了网络话题多中心模型.将报道内容之间的关联关系层次化,提高了对网络话题的描述能力.提出了基于多中心模型的网络热点话题发现算法,利用话题中心判别新出现的报道是否属于已有网络话题,算法基于单遍聚类思想,通过引入话题中心的策略优化了算法的计算开销.实验结果表明:该算法可以全面、准确地发现网络热点话题,同时具有较为理想的性能,可应用于大规模网络动态流式数据环境下的热点话题发现.     

基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型

传统热点检测算法仅从单一的某个维度衡量话题的热度,导致热点话题检测精度低,在对突发性热点话题进行检测时尤为明显。针对此问题,提出一种多维度热点话题度量模型。该模型对话题进行筛选,得到一个热点话题初始集,再融入话题热度的影响力因子,计算各个话题的综合权值,将话题的综合权值按照一定的权重与多维度热点话题度量模型进行有效融合,得到一种基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型。通过使用真实的微博数据进行实验对比分析,实验结果表明,提出的多维度热点话题度量模型在对突发性热点话题的检测中,其准确率(Precision)、召回率(Recall rate)和F1值(F-measure)3个评估指标相比传统算法有了较大提高;利用该模型对突发性热点话题进行跟踪,通过与官方指数进行对比,该模型能有效跟踪其发展趋势。     

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。     

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...     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

基于SIS模型的群体社交网络舆情演化仿真

针对群体社交网络舆情演化时,目前方法获取关键节点中的数据较为困难,导致无法准确获得舆情传播次数、搜索指数、达到舆情峰值所用时间等参数,存在演化精度低的问题,提出基于聚类算法与易感-感染-易感(SIS:Susceptible Infected Susceptible Model)模型的群体社交网络舆情演化仿真方法。在群体社交网络中采用PageRank算法获取关键节点,利用聚类算法对关键节点中的数据聚类进行处理,在此基础上构建SIS模型,并通过其完成群体社交网络的舆情演化仿真。实验结果表明,该方法可准确地获得舆情传播次数、搜索指数、达到舆情峰值所用时间等参数,演化仿真精度高。     

重大突发事件网络舆情应对及危机公关能力处理

舆情在社会舆论发展逐步趋向公平、公众、公开的环境情况下,实际上成为一种传递信息的过程,舆情事件通过使用相应的逆向途径来船体某些信息,达到了减小在传递信息过程中由于特定来源发出、通过特定途径传递而对信息产生的影响。重大突发事件突然爆发,不确定性高,涉及面广,轰动性强,具有极高的新闻价值,是网络媒体关注的焦点和舆论热点。网络是目前最直接、最快速的信息载体,对重大突发事件的传播和解决产生着重要影响。网络媒体传播、报道重大突发事件,一段不起眼的网络视频,一篇表示质疑的文章,一个未经证实的传言,都足以掀起一场舆论风暴,甚至造成严重的企业危机。     

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.     

论网络舆情与司法公正

互联网时代舆论的形成有不同于传统媒体时代的新特点,舆论监督与司法的互动也出现了新局面。网络舆情危机在一定程度影响了司法应有的独立性。本文将深入分析网络舆情特点,并就网络舆情与司法公正的关系以及预防应对舆情危机展开研究。     

环境事件网络舆情演化博弈模型构建及分析

突发环境事件网络舆情的有效管控对建立政府公信力和营造网络法治化环境意义重大.基于演化博弈理论和系统动力理论,分析了无政府管控下环境事件网络舆情参与主体策略选择的演化规律,构建了一个政府管控下网媒、网民和政府的三方网络博弈场,并建立系统动力学模型.以“3·21响水爆炸事件”为例进行仿真分析发现：环境事件网络舆情的扩散主要受政府奖惩力度和动态惩罚机制的影响,政府可通过建立网络舆情监测预警机制、构建科学的动态奖惩治理机制和规范网民诉求表达方式以实现对环境事件网络舆情的有效管控.