基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统救火式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。厦理工e起来的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

基于Web信息挖掘的网络舆情分析技术

网络舆情分析是有效掌控网络、促进社会主义和谐社会建设的重要手段。Web信息技术的特点决定了其适用于网络舆情分析。利用Web信息挖掘,可以发现网络舆情、分析网络舆情的起源、发现网络舆情受众及其特点、研究舆情在网络上的传播扩散模式以及评估舆情影响效果。     

网络舆情智能监测系统的主题监测功能研究——以高校BBS舆情监测为例

阐述了开发智能化的网络舆情监测和分析系统的重要意义,介绍了基于高校BBS帖子信息的舆情监测系统主题监测功能的研发情况,提出了一个实现该功能的流程图,并详述了实现这一功能所运用的技术以及今后需要攻克的技术难题。     

高校救园网络舆情分析与研判机制研究

本文分别从高校网络舆情的内涵、特点及研究现状等方面对高校校园网络舆情做了详细深入地分析，并针对高校网络舆情研究存在的问题提出了建立网络舆情分析与研判机制的建设性意见。     

高校青年网络舆情引导策略研究

在网络强势背景下,网络舆情问题已经成为高校思政工作者必须要面对的问题。本文对高校青年网络舆情的产生的条件以及特征进行了分析,并提出了引导青年进行网络舆情行为的策略。     

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.     

浅析高校网络舆情的成因与管理

目前,互联网成为舆论的＂主流媒介＂。网络在给高校大学生思想政治教育工作者带来便利的同时,由于其传播的快速性、受众的广泛性与积聚性、影响的互动性等特征,也给高校思想政治教育工作带来了挑战。网络舆情是高校思想政治教育的新领域、新载体,产生舆情的因素有多种,既有大学生自身的因素,也有高校及社会的因素。要加强网络舆情的管理,完善网络舆情的预警机制,充分发挥网络舆情的积极作用。     

新媒体时代高校网络舆情的干预机制研究

新媒体时代,社会舆论通过新媒体渠道向校园渗透,高校网络舆论环境进一步社会化,给高校网络舆情管控与大学生思想政治教育工作带来了新的挑战。高校学生思政政治工作者,要想引导舆论、预防校园危机事件,就必须全面了解高校网络舆情干预机制的研究意义和主要特征,摸清网络舆情的发展规律和特点,建立科学合理的网络舆情干预机制,从而促进高校的和谐稳定发展。     

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。     

基于思想政治工作视域的高校网络舆情探究

网络时代,高校网络舆情已经成为影响和制约思想政治教育效果的重要因素。分析高校网络舆情的特点及对思想政治教育的影响,提出有效措施和创新路径,引领高校网络舆情正确方向,提高思想政治教育实效,是当前高校思想政治工作的重要课题。     

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。     

高校网络舆情监控系统的实现

立足于对高校网络这一校内主要舆论平台的监控的实际需要,结合中文信息处理领域中网络爬虫、网页除噪、特征提取、文本分类等技术,给出了一种高校网络舆情监控系统的实现方案,并通过实验验证了系统的有效性.     

基于系统动力学的政府网络舆情回应研究

研究对政府网络舆情影响因素进行分析,构建政府网络舆情回应的系统动力学模型,并进行仿真分析。结果表明,政府加强信息公开程度,加快响应速度,提高新闻发言人权威可以有效地增强政府对网络舆情的回应,相应地使网络舆情热度减小。最后根据分析结果提出政府进行网络舆情回应的建议。     

高校网络舆情现状调查及分析——以桂林航天工业学院为例

本文通过发放问卷调查,分析大学生在网络媒体使用时间、使用频率、对网络媒体的认知能力、对网络媒体内容的分析能力、网络媒体信息评介能力及网络媒体参与能力等方面的基本情况,调查获得了大学生网络舆情的一些基本情况,分析问题,提出建议。这对于加强大学生思想政治教育、高校网络舆情研究和管理具有重要参考意义。     

基于大数据技术的网络舆情感知系统的分析与实现

随着大数据技术的日趋成熟,利用大数据技术实现对海量的网络舆情数据进行采集、分析和展示,对网络舆情信息感知度得到了很大的提升,可以准确地了解网络舆情的发展态势,把握群众的情绪,对舆情事件做出高效、正确的决策。利用分布式爬虫技术来抓取数据,文本分析技术进行数据预处理和数据清洗,对数据仓库的舆情信息进行处理、分析,实现了舆情的监测、舆情的分析和舆情报告。通过大数据技术挖掘网络舆情事件,能够快速准确地感知舆情信息,可以有效提升网络舆情的管控和预防能力。     

DeepOpinion:一种网络舆情深度分析与引导系统

在广泛调研以往互联网舆情系统存在的一些问题和不足的基础之上,研发了一套互联网舆情深度分析与引导系统DeepOpinion。该系统从用户、主题、情感三个方面对互联网舆情进行分析,并通过信息检索和内容定制技术对所关注的网络舆情进行适当引导。以天涯杂谈板块为网络舆情来源、以“辱母杀人案”事件为具体案例对系统功能进行了验证,结果表明DeepOpinion系统在互联网舆情深度分析与引导中发挥重要作用。     

基于BBS的网络舆情演变和分析技术研究

在分析网络舆情基本内涵的基础上,采用生命周期方法探索了网络舆情的演变机制,并对网络舆情发展过程中所表现出的特征和规律进行了归纳和总结.在此基础上,以BBS为标的对网络舆情的分析技术进行了探究,建立了以BBS为基础的网络舆情技术分析模型,通过BBS舆情热点事件实验,验证了网络舆情的演变机制,揭示了网络舆情的内在衍生规律.     

网络舆情信息获取关键技术研究

本文讨论网络舆情的概念、特点及其信息获取技术,详细分析了网络舆情信息采集技术和信息抽取技术并提出展望。