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文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用 总被引：15，自引：0，他引：15
网络舆情已成为社会情报的一种重要表现形式.挖掘技术为网上大量以非结构化数据形式出现的舆情信息分析提供了方法和技术支持.介绍了网络舆情的特点与作用,分析了文本挖掘技术的主要功能,提出网络舆情信息挖掘分析模型,并以实例说明文本挖掘在网络舆情分析中的应用. 相似文献
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本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。 相似文献
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介绍网络舆情监测的概念及研究现状,从信息提取、文本挖掘处理、舆情分类、文本表示与主题发现、舆情意见挖掘和观点分析5个方面,介绍网络舆情监测的有关技术,并将网络舆情监测技术中涉及的各关键挖掘技术进行整合,讨论了网络舆情监测技术在实践上的应用及其意义。 相似文献
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[研究目的]舆情当事人作为舆情事件中关注度较高的节点,其观点的信息质量会直接影响群体观点的分化和一致程度,该研究可为把控舆情发展方向、完善舆情预警系统的建设提供理论价值和现实意义。[研究方法]基于有界置信模型,引入了信息质量变量和个体信任阈值,构建了两阶段观点演化模型。通过仿真实验以及案例数据验证了模型的合理性,分析了观点信息质量、观点发布时间和频率对舆论的不同影响作用。[研究结论]研究发现,论据越充足、态度越温和的观点,越容易影响公众的舆论走向;舆情当事人持有的观点及其信息质量不同,选择介入舆论的时间不同;舆情当事人观点发布频率对最终舆论存在正向影响。 相似文献
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基于网络舆情安全的信息挖掘及评估指标体系研究 总被引：5，自引：1，他引：4
本文对网络舆情信息挖掘的渠道和环节、挖掘内容重要的六个点及挖掘方式提出了新的想法;构建了网络舆情安全评估指标体系,来量化评价舆情发展态势,并为管理者提供预警和辅助决策的科学依据;该指标体系的构建也对网络舆情监测和预警综合系统的平台运行具有重要的指导意义。 相似文献
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赵伯艳 《中外科技政策与管理》2011,(11):22-29
在突发事件的传播和后续处理过程中,微博平台成为网民发布信息、表达观点、相互交流、发泄情绪、反映情况、举报问题、政策建言的重要载体。在此基础上,微博平台进而成为舆情＂风向标＂和官民沟通的便捷媒介。政府应因势利导地利用微博发布信息,进行政务公开,建立与网民的良性互动,加强对微博舆情的关注,并予以积极回应。为此,政府应该加强政府官方微博的开通、管理和建设。 相似文献
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[目的/意义]针对频繁通过网络渠道造势的医闹事件,科学分析和有效控制观点异化现象以帮助医疗系统摆脱长期陷入"污名化"的不利境地是重大医疗纠纷事件网络舆情管理的关键环节。[方法/过程]选取"8.10湘潭孕妇死亡事件"为实证研究对象,采用网络爬虫软件抓取新浪微博相关议题的网络舆情文本信息,遵循扎根理论开放译码、主轴译码和选择译码等三个主要步骤归纳得到"信息源—信息接收者""事件认知""感知情绪"及"观点形成"4个主范畴,并在此基础上构建了观点异化过程的概念研究模型。[结果/结论]分析结果显示,认知、情绪和观点异化之间存在强相关关系,信息接受者的认知则取决于信息源。因此,信源信息对于舆情异化起着根本性的作用,在重大医疗纠纷事件的网络舆情管理中需要重点监控信源信息。 相似文献
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大数据既是新技术也是方法论,大数据侧重于挖掘有价值的信息,将大数据应用到网络舆情信息工作中,是新形势新环境下突发公共事件应对的新需求。本文分析了大数据时代网络舆情的现状和特点,以及当前网络舆情信息工作存在的问题,通过对大数据的概念和特性及其主要技术的研究,结合突发公共事件的特点,探讨如何将大数据应用到突发公共事件网络舆情信息工作中,为网络舆情信息工作提供技术解决参考和方法论支持。 相似文献
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【目的/意义】随着互联网的迅速发展,网络媒体成为反映社会舆论的主要载体。如何有效地从网络媒体获取公共政策相关的社情民意以引导公共政策的传播议程设置是政府职能部门所关注的重要问题之一。【方法/过程】本文基于网络媒体数据,应用数据挖掘、机器学习等数据分析技术,提出了一个面向公共政策的网络媒体内容文本分析框架。利用文本语义分析方法,从主题识别、情感分析等角度对网络主流媒体的公共政策传播议程设置与社交媒体网民舆论进行挖掘和对比,并以新能源汽车政策为例对该分析框架的有效性进行了验证。【结果/结论】通过实证发现当下网络媒体报道的议题与社交媒体上公众对有关公共政策的关注焦点之间存在较大偏差,就新能源汽车政策为例,公众对于其政策的关注偏向于衡量自身获利的多少,而网络媒体报道更多以描述政策传递信息为主。建议政府职能机构针对公共政策使用网络媒体进行传播时,可根据公众关注焦点话题进行议程的设置和调整,以增强公众对此政策的认可度。 相似文献
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随着Web2.0的迅速发展,互联网成为人们表达观点、抒发情感的重要工具,如何有效地从Web文本中提取、归纳出用户的情感观点是研究者所面临的重要问题。本文首先提出对日益增多的Web文本进行情感分析的必要性。然后从文本主客观性分类、情感极性分类和主题及观点持有者抽取等方面介绍文本情感分析在国内外的研究进展;最后总结出今后需深入研究的问题。 相似文献
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【目的/意义】探索重大疫情中网络舆情的多属性演化规律,为重大疫情防控中的网络舆情治理实践提供参
考。【方法/过程】基于社会学视角构建了重大疫情中网络舆情多属性演化分析模型,选取湖北红十字会事件微博舆
情数据为研究对象,采用意见领袖影响力评价、LDA主题模型和Snownlp情感分析方法对重大疫情中网络舆情意见
领袖、主题分布和情感走势进行分析,从人群、内容和情绪三种社会属性揭示重大疫情中网络舆情多属性演化规
律。【结果/结论】结果表明,重大疫情网络舆情可以分为突发期、爆发期、降温期和失焦期四个阶段,各个阶段在意
见领袖、主题讨论内容和情感倾向上均有较为明显的区别,网民的情感阶段变化与舆情的主题属性演化规律相吻
合。【创新/局限】本研究提出的模型能够有效满足重大疫情网络舆情演化特征深度挖掘的要求,为重大疫情网络舆
情的治理实践提供参考。后续研究可选取更广泛的舆情事件和数据源验证该模型。 相似文献
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【目的/意义】知识图谱不仅是新一代人工智能的前沿技术,而且是大规模知识工程的学科方向。探究我国
知识图谱研究的分布特点和发展趋势,将对技术应用和学科研究具有参考价值和借鉴意义。【方法/过程】本文运用
文献计量学方法和数据可视化技术,针对我国知识图谱研究重要文献的来源库、期刊、基金、机构、作者、关键词等
进行计量研究,采用ECharts和VOSviewer工具可视分析。再根据共词分析方法挖掘“知识抽取”和“知识应用”两大
研究主题,使用Python软件绘制词云图,着重阐述其核心内容、关键问题和主要趋势。【结果/结论】我国知识图谱研
究具有应用跨界与文献激增的总体特点,并呈现六大具体特点。面向开放域的知识抽取技术和智能应用方法,将
成为大规模知识图谱的未来发展趋势。【创新/局限】聚焦人工智能学科范畴,依据共词分析和生命周期,综合利用
多种可视化工具,我国知识图谱研究的分布特点和重要主题得以阐述。然而,国际知识图谱的文献计量与主题挖
掘,尚待进一步分析与研究。 相似文献