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互联网的快速发展,使得网络成为公众发布信息和交流观点的主要平台,网络舆情成为社会舆情的重要组成部分,网络舆情数据的获取与分析为舆情态势和预警提供了技术支持,对政府掌握最新舆情动态以及我国民主法治建设、精神文明建设具有重要意义。通过对比分析,对近年来网络舆情热点的获取方法进行了研究,在理解K-means聚类算法基础上进一步改进该算法,对新闻中的关键词进行聚类分析以获得舆情热点,并给出算法实现过程。该方法为引导网络舆情发展方向提供了依据,也可以及时防范误导性言论对社会公众的消极影响。 相似文献
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近年来,网络舆情热点数据挖掘受到广泛关注。获取社交媒体数据并从中找出舆情热点较容易实现,但网页舆情热点数据挖掘现有方法存在系统开销巨大、时效性差等问题。从社交媒体中日益流行的短链接入手,分析其对网页舆情热点挖掘的价值,并在此基础上提出一种网页舆情热点数据挖掘方法。 相似文献
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互联网时代,网络焦点话题讨论对当代高校学生的思想有很大影响,因此对高校舆情进行监测具有十分重要的意义。通过改进的K-means算法对高校舆情进行聚类,获取舆情热点。通过聚类算法获取热点话题,进而对热点舆情话题进行引导,对改进高校学生思想政治工作作用显著。对改进算法进行实验,结果表明该算法准确率达到75%,比传统算法高出8%,改善了传统算法的聚类效果。 相似文献
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利用网页文本获取技术,可以建立一种新的网络舆情监控方法。利用该方法,可以很好地实现高校网络舆情信息的采集、存储、分析以及应答处理,以引导学生健康成长。 相似文献
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网络舆情监测已经成为国内外学术研究的热点,然而聚焦于高校网络舆情监测的研究还处于起步阶段。通过相关文献研究发现,网络舆情走向与网民利用搜索引擎的搜索行为有着相互影响的关系。因此,文章提出了一种基于搜索引擎查询日志的高校网络舆情监测方法,并阐述了其实现的基本步骤,以期为高校网络舆情监测提供了一种新的思路。 相似文献
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阳德青 《中国科教创新导刊》2010,(28):146-146
网络生活已经成为日常生活的重要组成部分,很多新闻事件在网络媒体中容易形成舆论热点并广泛传播,使得网络舆情能深刻影响民众,尤其是学生的思想和行为方式。做好网络舆情的监控与疏导对学生的思想政治教育工作、构建和谐校园环境都具有重要的意义。 相似文献
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当前互联网快速发展,网络社会与现实社会逐渐同步,网上网下事件的关联性提高,网络舆情也越来越能够及时反映现实社会中发生的事情。因此,网络舆情监测不仅能够了解民意,为相关决策部门制定方案提供参考,而且能够通过大数据分析,对突发事件进行及时预警。以互联网上微博、贴吧、论坛、新闻评论等信息作为对象,以实用性为原则,研究一种基于文本自动分类的网络舆情监测方法。该方法通过网络爬虫抓取互联网上的信息,并采用基于KNN算法的文本自动分类方式完成网络舆情自动分类,最后通过实验验证了该方法的实用性。 相似文献
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为系统分析国内高校网络舆情研究热点及研究趋势,采用共现分析、LDA主题模型等文本挖掘方法对国内高校网络舆情研究的学术论文进行分析。从宏观和微观两个层面展开分析,宏观层面以关键词共现网络为基础,利用社区挖掘方法抽取关键词语义社区,分析高校网络舆情主要研究内容;微观层面以学术论文摘要语料库为基础,利用LDA主题模型抽取潜在研究主题,度量主题强度及其演化趋势,发现当前研究热点。研究结果发现当前国内高校网络舆情有6大热点研究主题,其中高校网络舆情引导、监测和演化分析的研究热度将持续增强。最后对高校网络舆情研究进行展望,提出未来研究方向和研究问题。 相似文献
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突发事件网络舆情的特点与演变规律分析 总被引：1，自引：0，他引：1
叶奕 《湖南大众传媒职业技术学院学报》2013,(5):39-43
当前,网络成为反映社会舆情的主要载体之一,在各类社会事件尤其是一些突发事件中,网络经常成为第一信源和发展进程的重要影响因素,并在一定程度上开始引导主流舆论方向。了解网络舆情特点,掌握网络舆情发生、演变与网络舆情热点事件内容、生成路径与发布载体之间的关系,对于正确分析与有效应对网络舆情具有重要意义。 相似文献
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信息时代互联网已成为公众表达个人意愿的重要渠道.正确对待网络舆情对于社会热点事件的控制与解决具有重要意义.本文从网络舆论形成的过程入手,通过分析具体事例总结网络舆情的发展规律,就如何应对网络舆情进行对策探析. 相似文献
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以“贵州公交车”突发事件为例，基于微博平台，采用风险社会放大框架中风险信息的传播和风险的社会反应两个模块对突发事件网络舆情的演化机制进行分析，发现政府、媒体和公众是网络舆情风险放大的3大主体，并通过文本情感分析，关键词提取和情感极性判断，分析这一网络舆情事件的演化规律，并提出相应的舆情引导策略。 相似文献
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话题检测与舆情分析是网络舆情监控中的热点问题,对热点话题进行检测并对舆情预警度进行分析将有助于舆情监控和管理。考虑话题的周期性,建立基于时间窗口的原始指标,利用主成分分析方法得到有关综合指标,利用两层隐含层的BP神经网络方法建立舆情分析判别模型|利用MB-SinglePass算法对数据进行话题检测,并选取10个话题进行舆情预警度判别,实现对微博话题的检测与舆情分析。最后将话题检测结果与人工标记话题结果进行比较分析,验证了话题检测算法的正确性和有效性。同时通过与其它舆情分析判别模型进行实验比较,发现在实验条件相同的情况下,该原始指标和分析判别模型得到的舆情预警度分类结果准确率更高,增加的时间成本代价也在可接受范围内。 相似文献
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当前,突发事件网络舆情给高校安全稳定带来严峻挑战。如何有效应对突发事件网络舆情成为提升高校治理能力亟需解决的问题。高校应该在分析突发事件网络舆情生成原因的基础上,从提升新闻应对能力、完善舆情应对机制、加强网络道德教育三个方面形成有针对性的突发事件网络舆情策略。 相似文献
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网络舆情给政府管理带来了巨大挑战。地方政府在网络舆情发生时,往往出现回应不及时和权威信息缺位等问题,极易导致舆情扩大。政府应当及时捕捉舆情热点,依靠权威声音进行引导,完善相关法律法规,构建网络舆情监控系统,重视政府信息公开,从而合理有效的处理网络舆情,促进社会和谐稳定发展。 相似文献