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。     

地方政府网络舆情监测系统研究

为了提高网络舆情监测的时效性与准确性,改进了Nutch信息采集的方法,加入了URL分析、判重、页面时限等功能,提高了舆情采集的效率。利用《综合电子政务主题词表》构建了舆情监测领域本体,加入了辖区知识进行了扩展,提出了语义扩展的舆情监测算法。实验结果表明,舆情监测的准确率和召回率都有明显提高。     

旅游危机事件网络舆情的本体分析

舆情本体是危机事件相关信息的网络文本内容,决定了网络舆情的热度和危害性.以湖南凤凰古城收费事件为例,甄选网络舆情本体的高频词汇,从词汇类目和演化阶段两个维度,对旅游危机事件网络舆情本体进行研究.研究发现:网络舆情受媒体议程设置影响,网民对事件的探讨基于媒体的报道内容,在了解事实的基础上进行个性化和深入的内容生产;“用脚投票”“抵制”是网民表达不去旅游的意愿和负面情绪的最主要方式;网络舆情的发散追因现象明显,将旅游事件发展成社会事件,将事件的负面影响扩大到整个旅游地,将个别案例扩展到国家和社会的层面;网络舆情的群体极化和网络暴力现象明显,极端表现是层出不穷的语言暴力、人肉搜索、网络恶搞或造谣诽谤;应对网络舆情的冲击和影响,需要从提升网民和政府的媒介素养、加强媒体的职业道德和自律、重视网络舆情的反馈作用以及建构网络舆情监测与预警系统等方面着手.     

基于XML主题地图的知识仓库

传统的数据库搜索和网络搜索是耗时的信息采集方式,无法满足智能分析领域追求更快更准确的分析能力的需求.针对这个问题,研究了通过多维本体模型和时域模型的正交矩阵构建的多本体分析框架,并以此为基础,构建了基于XML主题地图技术的多维知识仓库,实现了高效准确的语义级知识的存储和检索.该方法已应用于某研究所的国防基础预研项目建设,并取得了良好的实用效果.     

基于因果回路图的网络舆情热度演化模型研究

针对目前网络舆情热度研究工作的不足,提出了一个基于因果回路图的舆情热度演化模型。该模型引入了网民、媒体、政府三个宏观因素,描述了对舆情热度演化的影响。分析仿真实验表明,网民和媒体作用量对舆情热度产生了正向的影响,政府作用量导致了舆情的负向作用。该模型能够准确描述舆情热度的演化行为,为舆情研究提供基础。     

网络群体性事件的主题特征知识库研究

随着我国信息社会的发展,近些年来各类网络群体性事件不断发生,给社会造成了诸多影响。就网络群体性事件的信息维、主题维、过程维来分析网络群体信息事件的主题特征,并基于其特征采取半自动化方法构建了网络群体性事件的主题特征知识库。对人工获取的主题知识采取本体语义方法对其进行分级表示,将组织好的知识存储在知识库中并对其进行动态管理,为以后的网络群体性事件信息的识别、预警和处置提供有效的知识支持。     

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Multiagent的社交网络舆情传播模型

为分析与预测社交网络中舆情传播过程和演化趋势,本文基于Multiagent分布式技术,建立了社交网络舆情传播模型,研究社交网络舆情传播方式,并根据Agent的行为和状态特性,对Agent进行分类,分析Agent的属性特征,通过剖析Agent个体之间的交互微观行为,依据信息价值时效性、信息源覆盖率和信息关注度,对转发行为的影响进行讨论,给出了Agent的决策规则,以网络结构方式体现Agent之间的内在联系。为验证模型的有效性,基于Agent的仿真平台,采用Netlogo 6.0.4进行模拟仿真分析。仿真结果表明,舆情信息的传播与信息价值呈正相关,信息价值越大,越有利于舆情信息的传播,且信息源的覆盖率与转发Agent数和中止Agent数成正相关,信息关注度对舆情传播影响甚大,说明该模型能准确分析和预测网络中舆情传播的演化趋势。该研究对相关人员了解社交网络中舆情的传播具有重要意义。     

面向航天产品研制的知识网络本体建模方法

针对知识密集的航天型号产品研制过程中由于缺乏有效的知识组织管理,信息安全保密要求严格,导致设计人员知识获取成本高、知识重用难的问题,提出基于本体的知识网络模型构建方法.知识网络模型包括虚拟样机类、研制任务类和航天专业术语等要素.以OWL本体语言为标准,利用虚拟样机类描述研制产品的核心物理模型及性能参数;利用研制任务类描述研制场景及知识资源需求,利用航天标准术语作为知识描述的基础规范语料;构建涵盖知识创造、传递、积累的知识网络结构.提出航天型号产品研制知识的本体映射原则、步骤和算法,开发相关的原型系统,实现知识网络中知识的传递、共享和应用.以某研究院所航天器型号气动系统设计为例进行验证,结果表明,该方法有利于航天型号产品研制过程中的知识组织和共享.     

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.     

复杂产品工艺知识的语义本体表达方法

针对知识技术在产品工艺知识资源管理的可用性现状,在分析面向企业协同设计的复杂产品工艺知识多元化特点的基础上,提出一种面向语义的复杂机械产品工艺知识领域本体的表示和构建方法,通过利用本体建模工具建立工艺知识本体的结构模型,并采用描述逻辑语言对工艺知识进行形式化描述。针对不同知识本体间在语义层面上的关联,引入产品工艺知识本体概念间相似度和相关度的语义评价方法,设计了一种面向语义的本体概念集关系度量,进一步对语义本体工艺知识进行检索和聚类,保证了复杂产品工艺知识的集成与共享的实现。     

基于混合本体的专题图数据获取与信息集成

在以往的专题图制图过程中,专题数据准备工作往往由人工完成,从多源数据中获取有用的专题知识以及异构数据的专题语义转换问题成为提高专题制图效率的瓶颈所在。鉴于此,以陆上交通数据为例,利用多源地理空间数据混合本体,通过本体-数据集-专题本体-专题数据集中的概念映射、数据映射等过程,完成专题信息融合以及异构数据下语义的统一与转换。     

ESKD-A New Structure of Expert System Based on Knowledge Discovery

A new structure of ESKD (expert system based on knowledge discovery system KD (D&K)) is first presented on the basis of KD (D&K)-a synthesized knowledge discovery system based on double-base (database and knowledge base) cooperating mechanism. With all new features, ESKD may form a new research direction and provide a great probability for solving the wealth of knowledge in the knowledge base. The general structural frame of ESKD and some sub-systems among ESKD have been described, and the dynamic knowledge base based on double-base cooperating mechanism has been emphased on. According to the result of demonstrative experi- ment, the structure of ESKD is effective and feasible.     

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     

微博时代网络舆情的危机应对与管理机制研究

以微博为代表的新媒体蓬勃发展,微博的聚合与裂变使其迅速成为社会公众舆论焦点的集散地,对微博舆情的引导成为社会管理中的新视域。管理者应转变微博舆情管理理念,提升舆情研判水平;建立微博舆情引导协同反应机制,提高舆情应对能力;精心培育微博意见领袖,营造理性微博的社会氛围。     

高校网络舆情分析

随着互联网信息的发展,校园网络环境发生着很大的变化,与之相适应的高校网络舆情也给校园网络安全提出了新的挑战。高校网络舆情对大学生的思想和行为有着重要影响,正确引导网络舆情,事关和谐校园的建设与社会的和谐。为了共同营造文明健康的校园网络环境,进一步推动和谐校园建设,可考虑从分析高校网络舆情的形成原因入手,通过对网络舆情特点的分析,寻找校园网络舆情的应对策略和一系列可行性建议,据以及时化解和控制高校校园网络带来的不利影响。     

基于结构平衡的社交网络舆情正向引导学习方法探讨

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播, 可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下, 从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律, 对负向或弱正向话题采用适当的策略加以引导, 使其朝着正向发展, 对社会稳定具有重要意义。当前国内外相关研究尚处于起步阶段, 理论方法和研究手段还不成熟。在综述的基础上, 文章系统地提出网络舆情引导策略的理论与方法, 包括社交网络舆情生命周期与结构平衡协同演化模型;基于网络结构平衡的结构洞分析、关键节点人物识别、同质化分析的舆情引导模型特征参数分析;社交网络舆情正向引导式学习模型、算法及系统。     

基于本体的产品知识集成

针对产品生命周期中知识表达和集成的需求,提出一种基于中间层的产品知识集成框架,采用本体技术,具有显式定义语义、统一表达和动态集成产品知识的能力.元本体层定义了本体关系原语,提供通用的本体描述方法;本体层扩展元本体为共享本体、领域本体、过程本体和应用本体,支持本体的协作定义和集成映射;知识层提供了相应的逻辑结构,支持对知识实例的结构化、标准化管理,并给出使用Web本体语言（OWL）形式化表达的方法.以汽车减振器为实例说明该方法能有效提高产品数据管理（PDM）系统对知识集成的能力.     

中国共产党舆论监督法制化建设浅论

中国共产党自成立之初至今,始终高度重视新闻舆论监督工作。“欢迎监督,相信人民,倡导民主,主张讲真话、不说假话,要求人民敢于批评,政党要乐于接受批评”——这是党的舆论监督工作的出发点和落脚点。“实事求是”是指导舆论监督工作正确开展的思想武器;“坚持党对舆论监督工作的绝对领导”是保证党的舆论监督工作始终健康、