基于改进的D-S证据理论的网络舆情信息融合

从我国网络舆情现状出发,分析网络舆情对社会影响的主要因素,选取4种网络舆情预警指标,获取观测数据,基于改进的D-S证据理论信息融合技术,建立网络舆情预警模型,并利用类概率函数实现对网络舆情话题演变成舆情事件的可能性的判断。同时把改进后的融合方法与经典的D-S组合规则做比较,结果表明,改进后的方法可以更好地实现证据的融合,并得到更为合理的判断结果。     

一种基于Elman神经网络的网络舆情威胁估计方法

在详细分析网络舆情影响因素和自身属性的基础上,建立了网络舆情指标体系.依据模糊综合评价法和神经网络构建了网络舆情威胁估计模型.采用模糊综合评价法确定指标体系中各舆情因素的数值化评价值,并结合改进的Elman神经网络模型对网络舆情进行综合评判,最终得到网络舆情的威胁等级.仿真实验表明了该模型的有效性和准确性.     

基于马尔可夫模型的网络舆情热度趋势分析

针对网络舆情热度趋势的特点,利用基于马尔可夫模型的网络舆情热度趋势分析方法对巴黎恐怖袭击事件进行分析,该方法可有效预测热点网络舆情的走势,为后续建立网络舆情预警体系和网络舆情引导机制提供了理论支撑.     

基于信息挖掘的高校网络舆情监测系统开发

受网上各种信息的影响,高校大学生对社会诸多现象、现实和问题等反应敏感,易受到错误言论的蒙蔽和误导。针对高校网络舆情监测与预警手段方面的严重不足,开发了一个基于网络信息挖掘技术的高校网络舆情监测系统,系统利用网络蜘蛛技术、中文分词技术和文本聚类技术,通过对互联网信息进行采集、处理,舆情识别分析,实现了舆情热点与话题信息的推送与跟踪功能,可进一步分析舆情内容的观点与态度问题,筛选并判定各级别网络舆情的发生,从而进行公共危机和热点事件的监测和预警。     

旅游网络舆情热点事件监测与预警指标体系构建——以海南国际旅游岛为例

文章以海南国际旅游岛旅游舆情事件为研究对象,分析总结了2013年以来海南三亚主要旅游网络舆情事件,围绕网络舆情事件的发布主体、传播媒介、舆情受众、内容要素4个维度和舆情发展情况构建网络舆情监测指标体系和预警警戒,最后提出了建立海南旅游网络舆情总体预案,健全网络舆情事件协调机制和创新网络沟通平台的相关策略。     

论微文化时代高校辅导员的舆情预警能力

微媒体蓬勃发展,塑造了自由交互的微文化生态.高校的网络舆情管理工作面临新的挑战.辅导员是高校网络舆情管理工作的中坚力量,应当具备较强的舆情预警能力.在微媒体平台上,辅导员要善于打造自身的网络形象,成为微媒体的深度用户和网络意见领袖.在舆情预警方面,辅导员要善于使用舆情监测工具,准确捕获信息,科学预判舆情,主动把握微媒体话语权,做青年学生的良师益友,促进高校网络舆情健康发展.     

一种基于云模型的突发事件预警方法

突发事件给国家和社会带来负面影响,且呈逐年上升趋势,针对突发事件预警方法的研究尚显不足。借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,提出一种突发事件先兆预警方法,利用五元组形式化描述网络舆情,并以浏览量、情感倾向等属性为先兆特征,构建突发事件网络舆情先兆特征云,将正常态下的多属性先兆特征转换为突发事件网络舆情正常态。通过度量先兆特征偏离正常态的程度来判断网络舆情偏离正常态的程度,并以此计算突发事件发生的概率。     

政府网络舆情能力的时代意涵

网络信息技术的迅猛发展,网络舆情的大量涌现,给政府执政能力提出了新的考验。所谓政府网络舆情能力,就是政府借助网络舆情,来有效实施公共管理的一种综合性的执政能力。它包括政府同新兴媒体打交道、掌握网络技术、网络事件应急处理、舆情热点发现、网络舆情汇集、舆情公众预警、网络民意回应、舆情判断研究、舆情引导控制、网络监督管理等能力。当前,各级政府应充分认识提升政府网络舆情能力的现实必要性。     

微博社交网络舆情监测指标体系构建

在研究微博信息传播模式的基础上,借鉴网络传播中采用的信息空间模型构建了微博舆情的三维空间,对微博舆情的主客体进行分析,建立了微博舆情监测指标体系。该指标体系充分考虑了主客体的不同特点和关系,并提出体系中不同指标的量化方法,为管理者对微博舆情进行疏导提供了决策上的支持。     

网络舆情危机评价指标的一种约简方法

针对连续属性的网络舆情数据存在冗余和不确定的问题,提出了一种改进的粗糙集方法来对网络舆情危机指标进行定量筛选.首先根据现有指标体系建立评价指标初始信息表,对连续属性采用布尔推理离散化的高效实现算法进行数据预处理,降低复杂度;然后基于粗糙集可识别矩阵计算属性重要度,从而删除冗余指标.实证分析结果表明,采用此方法可保证候选...     

智能卡上椭圆曲线标量乘差分错误分析攻击研究

由于网络舆情态势理解模式中各属性之间具有一定的相关性,网络舆情态势理解可以看成一个关联的多属性决策问题。考虑到模糊测度和模糊积分处理关联的多属性决策问题的优势,文章提出一种基于模糊积分的网络舆情态势理解方法。该方法利用Choquet模糊积分融合网络舆情话题的倾向性、关注度、敏点及焦点4个属性,分析话题与公众之间联系的紧密程度,实例验证了方法的正确性和有效性。     

基于观点挖掘的突发事件微博意见领袖识别方法

基于意见领袖概念的本质, 运用观点挖掘技术研究突发事件中微博意见领袖的识别, 为网络舆情治理提供参考。提出三步识别方法框架: 首先采用文献分析法构建指标模型, 评价微博博主的信息影响力; 其次构建文本主客观分类模型, 计算高影响力博主事件相关博文的观点输出性, 识别观点博文; 然后针对观点博文的评论文本构建情感极性分类模型, 计算博文观点获得的支持度以及博主观点的支持率, 最终将输出了观点并获得较多支持的高影响力博主作为该事件的“意见领袖”。同时, 运用上述方法对典型实际案例的微博舆情数据进行分析, 识别该事件的微博意见领袖, 对其特征和舆情参与行为进行观察。并将该结果与社会网络分析法、专家人工分析法识别的结果进行了对比, 验证了本方法的科学性和有效性。结果表明, 本方法能够识别在突发事件舆情生命周期中真正拥有舆论引导力, 具备治理价值的微博意见领袖。     

融合立场检测和主题挖掘的突发公共事件网络舆情演化研究

基于立场检测和主题挖掘的突发公共事件舆情演化研究,能够帮助政府及利益相关者快速地掌握突发公共事件网络舆情的演化规律,具有重要的意义。划分具体突发公共事件的舆情生命周期,提出新的立场检测模型和主题句挖掘方法,针对每个生命周期阶段,在识别大众网民的立场信息的基础上筛选出高效用的舆情信息,再挖掘高效用舆情信息的主题,以深入分析突发公共事件主题信息的演化规律。以“杭州女子失踪案”的微博数据为例,首先将本文方法与多种方法的实验结果进行对比分析,验证了方法的有效性;然后基于实验结果进行舆情演化分析,证明了其能够在实际的突发公共事件舆情中快速聚焦关键点,较好地分析突发公共事件舆情演化规律和特点。该方法能较有效、准确地识别和分析舆情内容,为网络舆情演化的研究提供了新视角。     

基于直觉模糊推理的态势理解方法

针对态势理解问题,提出一种基于直觉模糊推理的方法。首先介绍了直觉模糊理论,并对舆情态势分析问题进行描述,选取了影响态势分析的一些重要属性;其次对属性进行了模糊化,建立了规则库并设计了直觉模糊推理的方法;最后通过10个目标的实例,验证了方法的有效性。     

舆情事件网页内容的词汇关联分析算法实现研究

基于舆情事件的词汇关联分析,既是面向网络舆情的情报研究中的一项关键技术,也是保证和提高网络舆情分析质量的一个重要途径.文章研究基于词跨度的关键词获取算法,对候选     

群体性事件中网络“口水效应”分析及化解路径

在当前中国的社会发展中,因征地拆迁、经济纠纷、环境污染、非正常死亡等引起的群体性事件屡见不鲜。而网络的发展为群体性事件的信息传播提供了更为快捷、有效的方式,受众能够利用网络发表个人意见、释放个人情绪。因此,受众的某些网络言论会在短时间内形成舆论热点,制造出大量的"口水"。在负面"口水"先发制人的情况下,正面舆论往往会淹没在"口水"当中,无法引导舆论。在分析网络"口水效应"传播表征和负效应的基础上,将"口水效应"置于群体性事件的语境下审视,探求其化解路径。     

基于观点动力学的在线点评研究

互联网时代的快速发展使得消费者能够在网络平台上通过浏览他人的在线评论收集产品的相关信息以及消费体验，从而对消费者的观点产生重要影响。消费者群体表现出大众化、个性化、多元化和异质性等特点，进一步促成了网络群体意见的多样性。为了探究在线平台群体意见的演化过程，文章以“大众点评”为例，在传统动力学模型的基础上对网络结构、观点阈值等进行优化改进，构建出适用于在线点评的观点动力学模型并通过仿真模拟与实际数据相结合的方式进行研究分析。该方法的提出有助于提高对在线点评观点演化内在机理的深入认识。     

意见领袖——网络时代下高校辅导员角色的新拓展

网络意见领袖具有广泛的关注度和影响力,其对网络热点事件的见解常能影响网民的看法,进而引领网络舆情走向。辅导员是大学生思想政治教育的骨干力量,网络时代下拓展辅导员的意见领袖角色,有利于扩大思想政治教育的时空场域、把握网络舆情、增强思想政治教育的有效性。辅导员的网络意见领袖角色塑造应从提高知识能力、转变叙事语言、关爱学生注重身教几方面着手。