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当前网络突发事件频发,网络舆情与突发事件的相互作用增加了舆情分析和预警的难度,现有舆情预警系统无法满足需求。将Web挖掘技术引入到突发事件网络舆情预警中,构建了包括舆情采集层、舆情挖掘层、舆情分析层、预警研判层的基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警系统模型,集成和整合了突发事件网络舆情预警全过程的重要功能,实现突发事件网络舆情采集、分析处理、危机预警的自动化、智能化和实时化。 相似文献
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了解网民对某一话题所持的舆情观点倾向及其演化过程,是互联网舆情监控的一项重要内容。掌握舆情观点的演化特性对于及时引导和化解舆情危机具有十分重要的意义。考虑到互联网是一连接度分布具有幂律特性的复杂网络,提出了基于BA网络的舆情观点演化模型。模型考虑了个体本身以及个体对他人的信任关系两个因素,重点分析了模型中信任阀值对观点演化过程的影响,并对模型是否考虑网络拓扑结构因素进行了比较分析。 相似文献
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Web2.0时代,如何对网络舆情危机进行有效预警已经成为政府部门的必修课。本文充分考虑了网络舆情危机产生、发展、变化的规律及特点,综合现有指标体系的优缺点,建立了3个一级指标和11个二级指标的网络舆情危机预警的指标体系。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阀值,构建了基于BP神经网络和遗传算法的网络舆情危机预警模型。最后,通过仿真实验,结合5个具体案例对该模型进行了验证与分析。实验表明,本文建立的网络舆情预警指标体系与遗传BP神经网络模型是有效可行的,预警准确率要优于标准的BP神经网络网络模型。 相似文献
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阐述现有网络真情挖掘方法的局限,结合网络舆情生命周期,以生命周期的全过程为基点,构建了网络真情的深度挖掘模式,对实现网络舆情的深度挖掘进行探索. 相似文献
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[研究目的]通过网络舆情演化周期理论,研究网络舆情态势感知策略,实现精准的态势感知,为政府部门掌握网络舆情态势、治理网络舆情提供参考。[研究方法]基于Gompertz种群生长模型构建网络舆情态势感知模型,将网络舆情演化周期划分为3个阶段,结合舆情中主体、主题、情感3个态势层面开展数据分析,随后以“杭州女子失踪案”为例,从静态、动态两个数据处理角度进行网络舆情态势演化分析与数据可视化实证研究。[研究结论]构建的网络舆情态势演化模型对网络舆情态势演化实现有效感知,静态和动态可视化结果分别凸显出了网络舆情态势演化的静态特征和动态特征。 相似文献
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伴随着互联网的不断发展和普及,网络以其独特的优势正逐渐成为社会舆论的主阵地,随着大量信息的涌现,如何从中发掘有用的舆情信息为我们的决策、管理服务成为当前亟待解决的问题。本文在介绍了观点挖掘技术之后,提出了基于观点挖掘的舆情信息分析方法,在构建模型的基础上,通过实例予以说明。 相似文献
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【目的/意义】负面情绪导向的舆情传播严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定,而"不完全"的复杂网络系统也为政府监管带来了挑战。因此厘清舆情传播特征实现精确预警具有较强的现实性与实践性。【方法/过程】基于SIR传染病模型与EGM灰色预测模型,提出一种实现舆情预警与舆情防控模型,并利用python挖掘到的政务微博历史数据进行模型模拟与检验。【结果/结论】结果表明:舆情传播过程中,易感染类网民占比会随着时间演化而不断减小;传播阈值与易感染类网民占比间的大小关系能够预示舆情演化趋势;政务微博通过及时互动能够转移网民情绪,起到一定舆情导控效用。 相似文献