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[目的/意义]利用政务微博信息构建自然灾害知识图谱,旨在为相关部门加强自然灾害事件的管理提供知识层面的参考价值。[方法/过程]以森林火灾事件为例,选取政务微博信息资源,首先使用LDA主题模型划分微博资源主题;其次构建自然灾害知识图谱的模式层和数据层,包括本体构建、实体抽取、关系抽取和数据融合等环节;最后使用Neo4j图数据库实现自然灾害知识图谱的存储与检索,实现自然灾害信息的组织与可视化。[结果/结论]构建了基于主题划分的自然灾害知识图谱,实现了自然灾害信息的主题知识关联与规范化处理,对提升政府部门防范与管理自然灾害的科学决策水平具有积极作用。 相似文献
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以兰州自来水苯污染事件为研究实例,以新浪微博为研究平台,将兰州政务微博与兰州市民微博发布的有关自来水苯污染事件的微博信息与评论为研究对象,首先对兰州政务微博与兰州市民微博发布的事件相关信息的时间分布、关注内容进行对比分析,然后考察兰州政务微博信息的评论情况、语言风格,进而对兰州政务微博的舆情应对能力做出分析评价,最后为政府有效应对城市自来水污染事件引发的微博舆情危机提供对策建议。 相似文献
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[目的/意义]对微博用户公共事件信息回避的原因进行分析,了解微博用户公共事件信息回避的行为特征,对用户个人、社交媒体平台、内容提供商及政府部门应对公共事件有重要实践意义。[方法/过程]基于S-O-R(刺激-机体-反应)模型,以微博平台上的公共事件信息为研究对象,从信息和情感角度分析了社交媒体用户公共事件信息回避行为的发生机制,探究了涉入度在模型中的调节效应,采用结构方程进行了假设验证。[结果/结论]影响社交媒体用户公共事件信息回避的信息因素(信息质量、信息交互、信息过载)通过用户情感因素(社交媒体疲劳)来导致用户的公共事件信息回避行为,同时涉入度对部分信息因素对用户情感因素的影响过程中起到调节作用。 相似文献
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本文以新浪微博平台为数据采集平台, 对微博信息传播的影响因素和效果进行数据分析, 在借鉴信息传播四要素和流行三要素的基础上, 总结出了影响微博信息传播的16个因素。首先通过对“风云人气榜”上随机抓取的320个新浪微博用户数据进行多元线性回归预测, 实证得到粉丝数、工作时间和发布时间对微博信息传递有促进作用, 而活跃度、休息时间和日期对信息传播有阻碍作用;然后利用爬取数据中提取的441 005个转发样本, 通过逻辑回归、朴素贝叶斯和贝叶斯网络的概率模型分析, 实证了社交类型对用户微博转发行为的影响最为显著, 微博社交需求显著高于内容需求, 并且根据ROC曲线得出综合类型对用户微博转发行为的预测最为精准。 相似文献
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【目的/意义】研究新媒体环境下企业微博信息行为特征,通过对比分析五家同类型企业微博信息行为过程,提出建议,从而提高企业与用户信息交互的效果,提高企业核心竞争力。【方法/过程】本文通过网络爬虫采集五家汽车企业近三年来的全部微博数据及粉丝数据,采用知识图谱分析方法,将企业微博在线活动特征可视化,分析企业在线活动的时间特征,在线内容挖掘及热点分析,共同关注者的网络可视化及差异比较。【结果/结论】本文基于知识图谱构建的新媒体环境下企业微博信息行为模型可以作为企业在线信息活动分析的研究框架;数据分析结果表明企业可以利用新媒体平台进行在线活动,提升企业与用户的信息交互效果。 相似文献
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学峰 《内蒙古科技与经济》2018,(3)
基于微博的地震信息推送系统是以内蒙古自治区地震监测台网速报数据为基础,用新浪微博平台,实现内蒙古自治区地震速报信息的微博自动发布功能。文章介绍了系统设计方案和关键技术的分析及行业应用情况。 相似文献
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【目的/意义】网络舆情是群体智慧的涌现形式之一,探究不同平台的网络舆情信息所蕴含的群体智慧,对
网络舆情的管理与引导具有重要的理论价值与现实意义。【方法/过程】研究以新浪微博和抖音短视频为数据源,基
于ELECTRA和REDP方法分别对舆情文本信息进行实体抽取与关系抽取,分别构建微博平台与短视频平台的网
络舆情知识图谱,并对各网络舆情知识图谱进行对比分析。【结果/结论】研究结果表明,微博与短视频平台的舆情
信息通常会涉及相同的主流内容,同时各平台也存在不同的衍生内容。在信息内容方面,新浪微博平台的舆情信
息的内涵更加丰富、外延更加广泛。在知识的贡献与获取方面,新浪微博平台的用户更加偏向于参与舆情话题的
讨论,主动贡献知识。在知识图谱构建方面,短视频平台舆情内容中的知识实体同时出现的联合概率较高,更容易
形成知识三元组,舆情知识也更加聚焦。【创新/局限】本研究分别构建了新浪微博与抖音短视频平台的舆情知识图
谱,并对各平台知识图谱进行对比分析。在未来的研究中,研究将对各平台知识图谱差异性的产生过程与原因进
行更加深入地思考。 相似文献
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[目的/意义]新型冠状病毒肺炎疫情(简称新冠肺炎疫情)的全球蔓延引发了各领域学者对于突发公共卫生事件科学应对的思考。文章以新冠肺炎疫情为例,以微博为研究对象,旨在探讨突发公共卫生事件中公众的信息需求对于危机治理的影响机制。[方法/过程]首先,对新冠肺炎疫情及微博舆情做出阶段划分,进而利用质性分析结合层次聚类法从微博文本数据中抽取公众信息需求并跟踪其演变,最终结合相关理论探索性地建立了突发公共卫生事件公众信息需求模型。[结果/结论]突发公共卫生事件中公众的信息需求主要围绕风险认知、行为规范、情感、行为四个方面,通过社交媒体可以准确追踪公众信息需求并向公众提供所需信息,信息需求的满足最终促使公众自发参与危机治理。 相似文献
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【目的/意义】由于信息总量的巨大和用户矩阵的稀疏,LDA模型在微博信息推荐过程中短文本处理能力
差的缺点被放大。【方法/过程】本文利用大数据技术处理海量信息的优势,探讨大数据与 LDA主题模型融合的可行
性,构建出了大数据技术与 LDA融合的推荐模型,实现在利用大数据技术对海量文本预处理的基础上基于 LDA模
型的微博信息推荐,解决微博信息推荐查全率和查准率差的问题。【结果/结论】通过 Hadoop平台上的实证分析表
明,融合模型可有效的降低混淆度和提升微博信息推荐精度,有利于实现信息的个性化和定制化推荐。 相似文献
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[目的/意义] 利用新冠疫情网络舆情数据来研究突发公共卫生事件中中国网民关注度,有助于提升疫情期间政府信息供给效率、满足公众需求和提供社会支持等。[研究设计/方法] 通过新浪舆情大数据平台获取研究数据,包括：疫情流行高峰期间全网舆情数据、每日转发排名前100名热门微博、每日新增病例数据等。采用描述性统计、列联表分析、回归分析等方法,研究突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势及影响因素。[结论/发现] 疫情爆发初期,媒体大规模报道造成大量网民对事件关注;随着疫情严重,新增病例与网民关注出现同频共振;媒体报道初期,网民关注度集中趋势高;防疫举措、鼓励加油、捐献赠送、倡议建议、赞誉肯定5大关注主题,贯穿疫情流行高峰;主流媒体发布微博受关注最多,不同账户类型情感倾向有显著差异;网民总体关注度受新增病例和变异系数影响;每日热门舆情关注度,受新增病例、变异系数、舆情总量和戏剧性分值影响;单条微博受关注程度与当日相关话题总量和微博粉丝数有一定关系。[创新/价值] 本文系统分析了突发公共卫生事件中网民关注度变化趋势和影响因素,为政府决策提供支持。 相似文献
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档案数据库是以档案的本体管理为基础,兼顾数据库设计和应用发展的需要,将包括档案实体信息、管理信息、应用环境信息在内的各种类型数据按照特定数据模型进行组织的数据集合。档案数据库是各类档案信息系统正常运行的核心组件,是档案信息化不可或缺的基础工作之一。 相似文献
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随着微博影响力的不断扩大,它对群体性事件的发展有一定的助燃作用。本文在对相关理论和研究成果进行总结的基础上,结合社会助燃理论和系统动力学的知识,建立了群体性事件发展的因果关系图,全面分析群体性事件在现实社会中发生与发展过程中,政府、网民、网络媒体和事件本身所扮演的角色和其影响关系;将该模型简化,从微博关注度和微博信息数量两个方面,分析微博对群体性事件的助燃作用。以"昆明PX事件"为例,对模型进行仿真,了解微博关注度的变化和微博信息数量的变化对于群体性事件关注度变化的影响,认为微博的裂变式传播、广泛性和平台的冗杂性都直接或间接地促进群体性事件关注度的增加。 相似文献
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高校微博信息发布研究 总被引：1，自引：0，他引：1
微博已经成为高校信息发布的重要平台,本文以新浪微博平台上24所高校官方微博为样本对象,运用内容分析法、统计分析、聚类分析等方法,分析微博信息发布的现状,对高校微博信息发布的主要模式及其特征进行归纳,并根据发布效果探讨较为合理的高校微博信息发布方式。本文结论对于指导高校建设官方微博,充分利用微博特点进行信息发布,具有积极的意义。 相似文献
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移动互联网的发展为微博的发展提供了更加广阔的发展空间,以复杂网络的基本统计特性为基础,通过抓取新浪微博中的相关数据,对其进行处理分析,详细分析微博用户在信息发布行为、信息发布内容方面的相关特性以及用户的关注行为和评论转发行为进行了详细地分析,认为微博网络是典型的小世界网络,微博网络整体密度较小,呈稀疏状态,但局部密集;微博网络用户的分布呈不均匀的状态,用户在信息发布、分享等方面存在较大的信息不对称性,只有小部分用户拥有较多的信息资源,扮演核心角色,大部分用户在微博中处于边缘地位。这为微博营销和微博舆论引导与消解提供了基础。 相似文献
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