基于文本挖掘的微博舆情主题图谱可视化研究

[目的/意义]从海量微博舆情用户评论文本中快速挖掘用户关注内容,能够帮助舆情管控主体更高效得对微博舆情演进和发展态势进行管理。[方法/过程]本文以新浪微博为例,基于主题图谱理论和文本挖掘方法构建微博舆情用户评论主题图谱,使用CiteSpace进行可视化分析,通过应用不同文本相似度算法、网络优化算法和文本聚类算法构建二维主题图谱并分析图谱的结构特征。[结果/结论]构建的微博舆情主题图谱能够帮助舆情管理者快速准确识别用户关注内容,同时对社交媒体上用户发布文本管理,预测舆情演化趋势,防止不良舆情滋生和扩散都具有重要作用。     

一种基于Hadoop架构的网络舆情热点话题挖掘方法

为解决在海量数据中实时、精准挖掘网络舆情热点话题的问题,提出一种基于Hadoop的网络舆情数据分析模型。对于话题发现核心模块,给出一种WCGFMR网络舆情热点话题挖掘算法,采用Map(映射)和Reduce(规约)规则进行舆情文本特征分组加权策略。实验结果表明,采用基于Hadoop架构的WCGFMR算法进行热点话题挖掘,热点话题的平均召回率达到85.32%,平均话题类纯度达到95.36%。随舆情数据集增大到2GB后,在Map数一定的条件下,多任务数Reduce执行时间相比少任务数Reduce大大缩短,数据中热点话题挖掘速度显著提高。     

云环境下的农业网络舆情监测系统研究

针对微博、论坛等社会网络媒体产生的大量涉农信息,以及舆论监测所带来的挑战,提出建立云环境下农业网络舆情监测系统。重点描述了舆情监测的模型,包括舆情信息采集、舆情分析和舆情服务三个方面。该系统能够对大规模数据采集数据进行挖掘、分析,实现对舆情敏感话题识别、热点话题发现与追踪,并且分析结果可视化展示。为农业相关部门和决策者及时发现热点信息、敏感信息、舆情趋势分析提供科学依据,在农业应用领域具有重要意义。     

基于叙词表的农业舆情话题发现算法研究

针对如何高效地发现农业舆情话题,提出了一种基于叙词表的舆情话题发现算法。该算法首先基于《农业叙词表》和综合性词表及网络新词构建叙词词典,作为中文分词软件的词典;然后运用TF-IDF计算特征词的权值,选取前P个特征词表示文本,并基于叙词间的关系计算词语相似度;最后,以叙词为节点构建无向图,通过对无向图聚类实现网络热点话题的发现。分析结果表明,该算法的最小识别代价为0.3534,算法运行效率相比传统算法较高。     

农产品质量安全网络舆情信息源研究

准确把握舆情信息源对农产品质量安全舆情监测工作具有十分重要的意义。本文介绍了网络舆情的基本信息源,并采用网络引擎搜索和人工浏览监控等方法首次对我国农产品质量安全网络舆情信息源进行了实证监测研究。结果表明,农产品质量安全网络舆情信息源主要包括有网站、微博、论坛和网络访谈为代表的网络媒体和以报纸、广播、电视和期刊组成的传统媒体,其中网站、微博和报纸是农产品质量安全网络舆情的主要信息源。     

陕西气象微博舆情自动分析系统的研究及应用

介绍了微博网络舆情分析系统的整体流程,描述了数据抓取、分词系统、热点提取方法,针对新浪陕西气象微博,采用情感分析法对实验所提取热点信息的评论进行分析,得到网民对相关气象服务的观点、看法,识别出其情感倾向,进而为气象服务效益评估方式提供新的依据。     

基于主题爬虫技术的三农舆情监测管理平台开发与应用

近年来,涉农网络舆情事件突发、频发,对农业农村经济工作的影响日益深刻。建设三农舆情监测平台,密切关注"三农"网络舆情,有利于我们把握规律、发现问题、预判动向、有效应对,有利于我们抢占舆论制高点、掌握舆论主动权,为农业农村经济发展营造良好的舆论环境。本文主要分析了舆情系统的背景和发展现状,针对三农舆情平台的建设的架构、功能模块,以及在开发过程中所涉及到的网络爬虫技术、中文分词技术、文本特征提取技术、热词识别技术等进行分析和介绍,并通过案例进行分析。     

微时代下大学生网络舆情引导策略思考

以微博、微信等为主要传播媒介的微时代,为大学生提供了自由发表言论的场所和途径,使大学生网络舆情引导显得必要而紧迫。针对微时代下大学生网络舆情的特点,分析当前大学生网络舆情引导的意义,并对大学生网络舆情引导的有效策略进行探讨。     

群体性事件网络舆情情感分析的情感词典构建

在群体性事件爆发后网络上会充斥着各式各样的言论,网民通过简短的句子反映了对某个事件的态度,常常带着浓烈的个人感情色彩和强烈的主观色彩,通过挖掘和分析包含网民情感的网络群体性事件的舆情信息,可以了解网络舆情的发展动向,从而进行有效的掌握和引导。本文在已有基础情感词典的基础上,构建针对群体性事件的网络用语情感词典、网络表情符号情感词典、否定词词典、领域词典,使用libsvm对微博评论文本分类、计算情感倾向,并对构建词典的有效性进行了分析验证。     

农业网站舆情热点信息发现系统研究与开发

研究了农业信息处理和分析技术,开发了农业网站舆情热点发现系统,实现农业相关类网站的网络舆情分析,发现农业类相关网站的网络舆情热点,通过网络信息的自动获取、分类存取以及热点发现,实现对农业网站舆情信息的热点监测和热点发现功能,为农业科研人员和管理者提供个性化的决策参考.     

构建舆情监测信息系统是网络舆情监测的必由之路

网络舆情错综复杂,现有的手工方式已无法满足互联网舆情实时监测与分析的要求,构建网络舆情监测信息系统是及时了解民意、掌握热点、发现与化解社会问题的必由之路;网络舆情监测系统就是运用信息自动发现与搜集、智能识别与处理等多种技术,能够满足指定主题自动发现与跟踪、舆情统计分析与热点趋势预测、正面言论回复与积极舆论引导等功能要求,是网络信息预警的重要组成部分。     

我国食品安全网络舆情监测系统应用难点及对策研究

食品安全网络舆情监测系统存在数据采集不精准及效率低，数据分析不系统及不到位，数据应用面狭窄及场景化不强等难题，亟需探明解决方法。通过总结国内外食品安全舆情监测研究现况与发展趋势，梳理食品安全舆情监测基本特性，掌握食品安全舆情监测所涉及的技术体系，提出了我国食品安全舆情监测在数据采集、数据分析、数据应用三方面问题的解决方案。第一，借助关键词库形成监控探针、构建动态媒体库，有利于提高数据采集的效率和精准度；第二，增加数据分析方法的多样性，如舆情分级、舆情事件处理分类、多维度分析、舆情群体分析、舆情处置分析、舆情预警分析和政策支持分析等，有利于充分挖掘舆情重要信息；第三，落实政府、企业和消费者三方的场景化服务，有利于实现食品安全舆情监测的创新性应用。     

新媒体时代中国图书馆政府舆情信息服务研究

[目的/意义]图书馆参与建立健全政府舆情信息服务系统,可以发挥图书馆自身优势,为政府部门决策提供信息支持,协助提高政府部门工作效率,提高政府部门处理实际问题的能力,与政府共同引导良好的网络风气和社会风气。[方法/过程]根据新媒体时代舆情信息传播直接性、交互性、丰富性、突发性、偏差性的特点,利用网络平台传达民意,使用信息化技术为图书馆监测网络舆情提供技术支持。[结果/结论]新媒体时代下中国图书馆政府舆情信息服务可以采用软硬件建设、多馆共建共享、舆情推送的舆情服务模式,通过检索区域和检索策略来制定信息采集策略,在信息源监测、传播量统计、传播范围监测、发展态势分析、情感态度分析5个方面进行舆情分析。     

基于情报信息分析视角的网络舆情研判

网络舆情监测与分析是当前社会稳定工作的一个重点领域,基于大数据的舆情分析,应用情报信息分析的原理和方法,建立模型,设计出舆情监测和分析模块,可通过检全率、检准率等指标来评价网络舆情分析结果。     

略论高校和谐网络舆论环境的建设与管理

随着网络媒体的崛起和社会信息的透明化,网络舆情呈现出多元性、突发性、复杂性等新趋势、新特点,这就迫切要求高校大力弘扬社会主义核心价值体系,坚持正确的网络舆论导向,提高网上舆论引导能力,着力加强网上主流舆论阵地建设,构建健康向上的高校网络舆论环境。     

高校突发事件舆情应对研究

互联网的普及运用,使高校传统的舆情管理与调控的手段相对弱化。为此,认清高校 突发事情舆情的特点、高校突发事件舆情传播分析、高校网络舆情发展的过程分析来提出高校 突发事件舆情的应对策略进行研究。     

基于灰色系统理论实证探究网络舆情的预测管理

在全球化网络化全面应用的新业态情境下,管理者面对网络舆情的来源、获取方式、多样化与不确定等现状,承受着管理效能压力。基于灰色系统理论评估架构,藉由灰色模型产生的预测数据指标,通过灰预测分析,利用平均绝对误差率,参考生命周期原理,定位网络舆情状态与发展阶段,探究管理效能,提高网络舆情利用率。     

新媒体环境下大学生舆情教育的应对策略探析

近年来,舆情已成为社会学、心理学、政治学等学科的研究热点,大学生舆情因大学生群体的特殊性,表现出与普通舆情较大的差异性。随着新媒体时代的到来,信息高速发展,对大学生的思想冲击越来越大,共青团作为引导大学生思想动向的组织,必然担负起引导大学生舆情的重任。本课题从新媒体环境的特点出发,对大学生舆情的类型、特点及其传播规律进行了分析,并探讨新媒体环境的特殊性对大学生舆情的影响,共青团组织如何在新形势下提高大学生舆情引导模式,建立快速干预机制,以帮助大学生树立健康的人生观、价值观。