基于线性化弦图的网络舆情演化模型

网络舆情的监控和预警是网络作为第三媒体所带来的现实课题与严峻挑战,目前已受到多方面学者的关注和重视,并取得了一定的研究成果。本文在已有研究工作的基础上,采用线性化弦图对网络建模,研究舆情演化。针对互联网中舆情演化过程模型进行了研究,力图解析网络舆情在互联网中的演化机理,为网络舆情监控和预测提供一定的理论支持和方法指导。     

互联网舆情分析预警初探

本期《专题研究·技术探讨》栏目围绕互联网舆情分析的话题,向读者介绍网络互联网舆情分析预警、信息研判和网络舆情监控解决方案等内容。     

网络舆情管控工作研究

网络舆情是通过互联网表达和传播的各种不同情绪、态度和意见交错的总和.互联网舆情对社会影响和作用将越来越大,因此,必须高度重视.首先介绍了互联网舆情的概念与特点,然后对互联网舆情现状进行了分析,探讨了互联网舆情发展中存在的问题,最后对其引导和管理提出了解决思路.     

从互联网舆情形成的特点谈创建立体化网络舆情监控机制

随着互联网的普及,网络舆情日趋复杂,把握互联网舆论阵地的主动权,营造网上舆论宣传的强势将成为我们今后网络监察部门的工作重心。本文分析了当前互联网舆情发展特点,从加强法规制度、技术、队伍建设基础建设、引导与正面回应、加强网络阵地控制、与传统媒体加强配合、地面处理与网络策应相结合等五个方面对建立立体化网络舆情监控机制进行了阐述。     

面向网络舆情分析的实用关键技术概述

快速发展的互联网以其交流便捷和传播迅速的显著特征,成为反映社情民意最重要的窗口。越来越多的民众通过网络表达真实的想法和观点;同时,互联网涌现性特性使得大量网络舆情的爆发,某种程度上成为舆情安全的重要因素。因此,对网络舆情安全的监测与分析迫在眉睫,亟需舆情掌控的针对性关键技术。本文对网络舆情相关核心技术做了概述性的总结,并介绍了我们在实际的研发工作中遇到的问题及解决思路。     

对互联网教育舆情监测系统的分析

互联网科学信息技术的快速发展和进步使得人们对于互联网教育舆情监测系统的研究也越来越重视。本文概述了互联网教育舆情监测系统的内涵以及互联网教育舆情监测系统的主要结构组成,并分别从互联网信息采集与预处理技术、舆情关键信息抽取技术、文本表示与主题发现技术以及网络舆情内容分析四个方面进行互联网教育舆情监测系统技术探讨。     

全媒体时代高校负面网络舆情的传播与管理研究

高校网络舆情是在校人员通过互联网表达个人思想、诉求个人利益表现出的网络行为，是网络舆情的延伸和体现。随着全媒体时代的到来，以报纸、广播和电视为主的传统舆论格局已经改变，互联网的发展尤其是社交媒体在人们生活中的渗透，为高校学生提供了获取并传播信息的新平台，大学生对社会问题的思考与讨论，加剧了舆情事件发生的可能性。因此，加强对高校负面网络舆情的管理，提高引导和管控舆论信息的能力，对推动校园的和谐健康发展，健全互联网环境下各高校的舆情管理体制有着重要意义。     

舆情分析与控制系统中管理模块的设计与实现

网络舆情分析与监控是有效掌控网络、促进社会主义和谐社会建设的重要手段。Web中信息的挖掘作为一种新兴数据挖掘技术,其作用是可以有效的从互联网中获取并且分析相关的舆情,达到监控和预警的目的,为处置互联网中涉警的舆情提供莫大的帮助。互联网已成为当前涉警舆情监控的重点,如何获取更多更准确的网络涉警舆情信息,为预警和决策服务,是摆在各政法部门面前的重要任务。     

自媒体时代高校网络舆情云分析系统研究

互联网技术的进步推进了自媒体时代的到来,给高校舆情监管带来了新的挑战。对高校舆情现状及特点进行分析,提出网络舆情系统结构模型,并使用Hadoop技术构建高校网络舆情系统对海量数据进行分析,实现热点话题的发现追踪。     

网络舆情算法的研究与应用

随着互联网的飞速发展,网络舆情的重要性毋庸置疑,目前解决网络舆情的算法有很多。本文对一些业界公认的实用算法进行了研究,并将这些算法应用到基于"云"平台,采用垂直搜索引擎进行网络舆情的抓取、分析,智能聚合系统对抓取来的舆情进行内容分析,归类的全面、高效的网络舆情监控系统中。     

网络舆情的关键技术与系统构架研究

随着互联网应用的普及,中国网民的数量跃居全球之首,网络已成为思想文化信息的集散地和社会舆论的放大器、对网络舆情进行必要的监测、分析和引导对于维护社会稳定、保证政治安全等方面具有重大意义,该文主要从计算机和网络技术的专业角度,简析了网络舆情系统的关键技术与系统构架,最后对国内网络舆情的研究现状和技术发展进行了总结和展望。     

基于语义模式与词汇情感倾向的舆情态势研究

针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害.为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆情研究.针对网络舆情的话题评论,采用语义模式和词汇情感倾向相结合的方法,并形成了一种判定算法,该算法比较全面地判定话题评论的情感倾向性,把握网络舆情的正面或负面导向性.实验结果表明了该方法的有效性和准确性.     

互联网舆情搜索分析系统的设计与实现

文章描述了一个互联网舆情搜索分析系统的设计及实现方法。系统采用互联网搜索引擎（例如谷歌、百度、雅虎等）、RSS技术、网页信息结构化抽取等技术实现了对互联网敏感信息发现以及网络舆情信息的搜索分析。     

短文本情感分析的研究现状 ——从社交媒体到资源稀缺语言

随着社交网络的逐渐成熟,各类语种的文本出现在社交网络上。而这些非规范的短文本蕴藏着人们对事物的褒贬、需求等意见,是国家政府和企业了解公众舆论的重要参考信息,具有重大的研究价值和应用价值。首先,对 目前互联网短文本情感分析领域常用的神经网络、跨语言和应用语言学知识等研究方法进行归纳和总结;其次,对当前短文本情感分析研究的热点领域——社交媒体和资源稀缺语言的情感分析进行现状分析;最后,对短文本情感分析研究的趋势进行总结,分析存在的问题,并对未来进行展望。     

基于GDBN网络的文本情感倾向分类算法

情感倾向性分类是自然语言处理领域中的热门话题,它的一个重要应用是挖掘线上评论中的重要信息,掌握网络舆论走向,因此本文提出一种基于GDBN网络的文本情感倾向性分类算法.该算法通过引入遗传算法来改进深度置信网络模型中的隐层,使模型自行对隐单元个数寻优,取得当前模型的适宜值,并以此模型进行深层建模与特征提取.最后通过反向传播网络对提取到的特征进行情感倾向性分类.在多个文本数据集上进行实验验证,验证结果表明了本文算法的有效性.     

网络舆情智能检测与分析系统的设计

网络舆情越来越引起人们的关注,特别是政府部门对网络是突发事件、重大事件的网络发帖、新闻跟帖等关注。基于此目前已经有网络舆情检测方面的系统出现。该文首先对现有的网络舆情检测系统进行概述,分析其不足,并重点介绍了基于并利用多种数据挖掘技术如何构建网络舆情智能检测与分析系统。     

面向情感倾向性识别的特征分析研究

随着互联网和信息技术的迅速发展,网络上用户的评论信息越来越多。利用计算机技术分析网络中大规模文本的情感倾向,在政府的舆情分析和企业的产品评价智能回馈等应用中有着非常巨大的发展前景。文中着重研究了选取不同的文本特征对文本情感倾向性分类精度的影响。实验中所研究的不同文本特征主要包括情感词、形容词、副词、语气词和标点符号等。实验结果表明,选取情感词、形容词、副词作为特征项对情感分类具有较好的效果,在此基础上添加语气词和标点特征可以有效地提高情感分类的精度。该研究成果可用于社会舆情分析、垃圾博客过滤、商品评论与推荐、影视评价等领域。     

基于微博的股票投资者未来情感倾向识别研究

近年来,微博越来越受到网络用户的青睐,成千上万的用户通过发布微博共享他们的观点和情感。其中,有大量带有情感倾向(认为某事物“好”或“坏”)的微博,这些微博反映了作者的情绪。投资者情绪(investor sentiment)是研究经济市场走向的重要指标,行为金融学认为股票投资者情绪影响投资者决策,进而影响股票市场,而反映股票投资者情绪的重要指标是投资者对股票市场未来行情的情感倾向(认为股票市场未来行情“好”或“坏”)。通过对新浪微博(目前最大的中文微博平台)上股票投资者发布的文本进行情感信息方面的分析与研究,提出了一种自动识别股票投资者未来情感倾向的方法。该方法分为两级识别,第一级是:识别出微博中包含未来情感的句子;第二级是:将第一级识别出来的包含未来情感的句子分为正面评论(看涨)和负面评论(看跌)。实验结果表明,所提方法对自动识别股票投资者的未来情感倾向达到了非常好的效果。     

基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测

微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台。分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要。该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测: 首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测。实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况。     

维吾尔文情感语料库的构建与分析

针对维吾尔文情感语料库标注体系不规范、语料库规模小、没有合适的标注平台等问题,分析英文和中文比较著名情感语料库的优点,结合维吾尔语文本的特点,建立维吾尔文情感语料标注规范,利用Python语言构建集数据采集与标注为一体的情感标注平台,最后构建在舆情分析和舆情监控中可以应用的维吾尔文情感语料库。实验结果表明,该标注规范具有可扩展性和实用性,标注平台可以有效地减轻标注人员的工作量,提高情感语料库的质量,情感语料库可以用于舆情分析任务。 