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1.
【目的/意义】热点舆情识别对社交媒体监管有重要意义,已有方法大多基于语义分析和社会网络分析技
术,忽略了信息传播中隐含的动态时序信息。【方法/过程】本文利用卷积神经网络,提取热点舆情在社交网络中的
多层次传播特征;然后与主题分析模型相结合,设计了热点舆情识别方法。本方法利用了舆情热度与其传播过程
间的潜在关联,摆脱了对语义信息和社会网络信息的过度依赖,适用于历史数据匮乏或缺失的识别场景。【结果/结
论】实验表明,本方法显著提升了热点舆情的识别精确度,具有一定适应性和可扩展性。 相似文献
2.
【目的/意义】教育招生考试备受社会各界关注,极易触发舆情事件。及时监测并准确研判相关网络信息传
播发展态势,发现潜在舆情并处置应对,对于保障考试安全和维护学校声誉具有重要意义。【方法/过程】采集研究
生复试期间主流媒体社交平台数据,将BERT语言训练模型同BiLSTM相结合,构建深度神经网络模型,对文本的
情感极性进行分析。用TextRank算法提取不同情感极性类属文本的热门主题词,监测潜在舆情并提出管理建议。
【结果/结论】实证结果表明,该模型能够有效挖掘不同情感极性下的热门主题信息,从而发现潜在隐患以及可能发
生的舆情焦点,为高校网络舆情管控提供了方法参考和实践依据。【创新/局限】与传统方法相比,基于BERT的预训
练语言模型可有效解决因数据量少而导致模型无法准确表示不同语句之间复杂关系的局限性,同时BERT可对文
本进行双向建模,捕获不同句子之间的关系特点,提升对文本情感主题挖掘的准确性。 相似文献
3.
[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子-主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文方法的可行性和有效性。在此基础上,研究还选取实例进一步对主题的热度迁移和情感倾向进行了分析,具备一定的预警作用。 相似文献
4.
【目的/意义】目前LDA模型在文本数据挖掘方法中占有重要的地位,已成为数据挖掘领域的研究热点。
为了进一步提高LDA模型在文本挖掘中的应用效果,有必要对LDA模型文本主题提取效果进行对比研究。【方法/
过程】本文提出了一种基于LDA模型的不同类型文本数据主题提取效果对比评价方法,先通过LDA模型对文本数
据进行主题挖掘;再通过定量的主题提取效果评价方法进行对比研究。【结果/结论】本文以期刊论文、网络舆情事
件话题、微博文本、调查问卷为文本数据源,实验结果表明LDA模型在处理语义信息明确逻辑关系合理的长文本数
据时,主题提取效果较好。这为提高LDA模型的挖掘效率提供了一定的理论依据。 相似文献
5.
【目的/意义】为把握招生考试过程中网络舆论的基本特点和发展规律,及时发现潜在舆情隐患,本研究对
考研复试期间国内主流网络社交平台的相关话题讨论文本进行了主题演化研究。【方法/过程】使用 Python采集数
据,BTM模型对数据中的词对建模来进行主题挖掘和聚类,对各主题强度和内容随时间的演化进行分析。【结果/结
论】主题强度和内容演化结果显示,公众的关注点与招生录取进程密切相关,并呈现一定的周期和规律性,能够做
为网络舆情预测的依据。【创新/局限】BTM模型克服了短文本语料中的数据稀疏问题,能够有效进行主题挖掘,但
同时也存在语义理解不足,需要人工辅助解读的问题,需要在后续研究中进一步改进。 相似文献
6.
【目的/意义】本研究旨在使人们对国内网络舆情危机响应相关研究有更为清晰直观的认识。【方法/过程】
以中国知网收录的2006-2016 年间网络舆情危机响应研究领域的2041 篇期刊文献为研究对象,以可视化分析软件
Citespace 为研究工具,对网络舆情危机响应研究领域中的年代、作者、机构、期刊、高被引文献、关键词以及研究热点
进行可视化分析。【结果/结论】研究揭示了国内网络舆情危机响应领域的发展现状、研究热点以及研究趋势,为该
领域进一步的研究提供了参考。 相似文献
7.
【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织,实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。
【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法,设计了全文知识网络的模型和构建流程,以
Pubmed Central数据库中拟南芥（Arabidopsis）相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象,通过全文解析和挖掘将
其分解为细粒度的知识,形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识
单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组
织和挖掘,有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联,对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创
新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联,局
限在于尚未开展大规模应用实践。 相似文献
8.
【目的/意义】随着网络规模的持续扩张,加强公共卫生安全网络舆情的特征挖掘及走向预测,探索舆情预
警机制,已成为当前公共卫生安全治理领域亟待解决的关键问题。【方法/过程】本文基于对公共卫生安全网络舆情
预警特征的理解,采用弱关联挖掘方法构建了包括舆情黏合性、热力性、趋势性三个维度的公共卫生安全网络舆情
预警模型。基于此,以“长春长生问题疫苗事件”的舆情数据为例,对公共卫生安全网络舆情的影响要素进行了详
细分析;同时,综合运用K-Means聚类算法与灰色关联分析方法,对该事件的舆情发展时间进行预警分级,为后续
对策建议提供支撑。【结果/结论】结果表明基于 K-Means聚类算法的弱关联挖掘方法在公共卫生安全网络舆情中
具有较强的适用性。【创新/局限】本文基于公共卫生安全网络舆情特点,采用K-Means聚类算法与灰色关联分析方
法划分预警等级,实现了研究方法上的创新。但仍存在一些不足之处,如预警分级自动化触点的研究等,需要后续
更加深入的探究。 相似文献
9.
【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
10.
【目的/意义】本文通过论文和专利两个层面的机构合作网络探测产学研的潜在合作机会。【方法/过程】利 用石墨烯相关领域产学研合作论文和专利的相关文献,通过社会网络分析探究整体网络的相关指标,同时测度网 络中的重要节点;进一步使用LDA主题模型分析论文层及专利层的热点主题与主要研究热点主题的机构。为探测 潜在合作情况,利用链路预测和熵权法测度未来机构间的合作关系及合作主题。【结果/结论】研究发现论文层与专 利层的中心节点分别是中国科学院和法国国家科学研究中心;论文层中国船舶重工集团和洛斯阿拉莫斯国家实验 室会在石墨烯结构主题研究上产生合作,专利层南京航空航天大学和中国科学院上海光学精密机械研究所潜在合 作主题为石墨烯制备。 相似文献
11.
【目的/意义】通过构建作者-主题关联的二模学科知识网络,度量作者在知识创新网络中的影响力,探寻 研究活跃程度高、研究范围广、潜在合作空间大的重要学者,对于科学评价学者学术影响力,挖掘热点、前沿研究主 题具有重要的指导作用。【方法/过程】基于AT主题模型抽取作者-主题关联矩阵,计算作者的研究主题强度,在此 基础上构建作者-主题关联的二模学科知识网络,利用作者在网络中的中心性指标度量作者主题关联影响力;基于 复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内作者-主题关联的学科知识网络进行演化分析。【结果/结论】实证分 析表明作者主题关联影响力与基于引文的学术影响力和基于社交媒体的社会影响力指标形成有力互补,可用于核 心作者以及热点、前沿主题探测。 相似文献
12.
【目的/意义】舆情主题识别一直是舆情领域的研究热点,如今已有丰富的研究成果。现有研究对舆情信息
进行表征时多采用了传统的词袋模型、主题模型或词向量模型,只能对词语进行唯一的向量表征且传统模型需对
文本分词,可能会因分词错误、数据稀疏、出现集外词等情况影响识别效果。【方法/过程】本文构建了一种基于多采
样双向编码表示的网络舆情主题识别模型,在训练前无需对文本进行分词,针对文本过长的情况采用头尾结合的
方式进行截断,从字、段、位置三个维度提取特征嵌入,通过自注意力机制进行舆情表征,在训练过程中使用区分性
微调和多采样dropout的方法增强泛化能力,提升识别效果。【结果/结论】实验结果表明构建模型在舆情主题分类任
务中表现良好,可以在不对文本分词的情况下实现对舆情主题的准确识别。【创新/局限】创新之处在于构建了一种
新型的网络主题识别模型,局限之处在于算法复杂,如何进一步调参优化是接下来的研究重点。 相似文献
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【目的/意义】在微博中,意见领袖对于消息的传播以及舆情走向起着关键的作用。然而,现有的意见领袖
研究大多忽略了意见领袖在特定话题下的意见代表性。【方法/过程】提出了面向主题的微博意见领袖研究的方法,
该方法旨在利用LDA主题模型挖掘出特定话题中的各个主题,根据主题划分结果对参与话题讨论的用户进行分
类,并结合用户自身属性,借鉴PageRank算法思想挖掘出该主题演化中的意见领袖。【结果/结论】实验证明,本文方
法更能体现特定话题的舆情走向,其针对主题挖掘的意见领袖也更具代表性。 相似文献
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【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传
播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造
假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最
优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演
变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要
主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创
新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、
分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究
内容。 相似文献
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【目的/意义】针对我国网络舆论引导研究进行可视化分析,能够揭示这一研究领域的前沿热点及演进趋
势,为进一步发展该领域的学术研究提供理论支持,为提升我国网络舆论引导工作水平找到着力点。【方法/过程】
将中国学术文献网络出版总库（CNKI）中以“网络舆论引导”为主题的文献作为数据来源,使用文献题录工具SATI
进行数据预处理,基于共词矩阵联合可视化技术,对高频词共现矩阵进行网络关系研究和聚类分析。【结果/结论】
最终得出我国网络舆论引导研究领域的热点主要集中于：网络舆论引导主体、客体、内容、媒介及引导机制研究5
方面。 相似文献
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【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
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【目的/意义】学术合作有利于促进科研工作的顺利开展,加速科研成果产出,促进学术交流与知识融合。
【方法/过程】以2017-2019年图书馆学领域7本CSSCI来源期刊论文为研究对象,定义、提取作者关键词现实关系、
作者关键词潜在关系;运用共现分析识别、排除合作者数据,基于耦合分析界定作者间潜在关系并建立矩阵,构建
基于研究内容的作者潜在合作网络;运用聚类分析、结合聚类效果归纳潜在合作团体,并通过文献内容研究析出潜
在合作主题。【结果/结论】研究结果表明：图书馆学领域有72位潜在合作者、8个潜在合作团队,1个整体合作中心和
多个区域合作中心;潜在合作主题按集群分为7大类、按个体分为若干小类。该发现为科研人员的合作提供可借鉴
的参考。【创新/局限】该发现为科研人员的合作提供可借鉴的参考。 相似文献
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【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。 相似文献
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【目的/意义】构建主题-主题关联的学科知识网络,从主题之间语义关联角度度量主题在学科知识网络中
的影响力,分析学科知识结构演化规律,为热点、前沿主题探测提供方法支撑。【方法/过程】基于 LDA主题模型抽取
学科领域研究主题,利用主题在科学文献中的共现关系构建主题-主题关联的学科知识网络,并提出主题影响力概
念和度量方法;基于复杂网络结构分析方法对学科领域生命周期内主题-主题关联的学科知识网络进行演化分
析。【结果/结论】实证分析表明主题的网络影响力是主题强度、被学者关注度等外部特征指标的有力补充,可用来
探测热点、前沿主题。同时,学科知识结构随着学科领域的发展表现出较强的小世界网络特征。 相似文献
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【目的/意义】随着移动互联网技术的飞速发展,社交网络信息数量呈现爆炸式增长,民众对于热点事件的
评论形成强大的舆情力量,因此对舆情的分析与监控成为目前重点关注的问题。【方法/过程】为此,本文基于
GARCH模型,以“甘肃白银连环杀人案”事件为例,对网络舆情的波动性进行研究。【结果/结论】通过舆情数据的收
集和分析,研究结果表明,该新闻舆论出现与GARCH模型的特点相一致,模型和数据可以通过调整参数实现完美
拟合。 相似文献