Web2.0环境下的“网络推手”现象案例研究

Web 2.0的出现使得"网络推手"现象已经成为目前网络中不可忽略的一个现象,并且随着众多网络推手公司等的成立,"网络推手"行业正逐渐产业化。采用案例研究方法,并经时序分析和逻辑模型分析步骤,通过对所选取的"天仙MM"和"我爸是李刚"事件的分析,研究得出"网络推手"事件的演进阶段;寻找出"网络推手"炒作的基本流程,并构建了"网络推手"炒作模式图。研究具有深入了解"网络推手"现象炒作原理和其中群体协作模式的意义。

基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究

本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。

基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难.在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型(GM)和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力.仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型.

基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警研究

当前网络突发事件频发,网络舆情与突发事件的相互作用增加了舆情分析和预警的难度,现有舆情预警系统无法满足需求。将Web挖掘技术引入到突发事件网络舆情预警中,构建了包括舆情采集层、舆情挖掘层、舆情分析层、预警研判层的基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警系统模型,集成和整合了突发事件网络舆情预警全过程的重要功能,实现突发事件网络舆情采集、分析处理、危机预警的自动化、智能化和实时化。

重大教育决策过程中的网络舆情——基于《纲要》二次征求意见期间新闻门户网站Web文本的分析

在信息时代,虚拟的网络空间已成为民众表达意见的重要平台,民意聚集而成为蕴藏着巨大社会能量的网络舆情。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》(简称《纲要》)第二次征求意见期间,网络民意如潮。研究表明,《纲要》的制定受到了社会各界极大的关注,众多的教育问题构成了教育网络舆情的主题,官方立场的舆情引导和权威的专业解读并存,建设性的改革发展诉求是教育网络舆情的基调,教育网络舆情的变化呈现明显的"烟花现象"和"七特趋势"。积极应对,建立高效而常态化的教育网络舆情监测分析机制,对政府实施重大教育规划与决策具有重要现实意义。

Web数据挖掘在群体性事件预警系统中的应用

通过对群体性事件的发生、发展等规律的分析,揭示网络舆情与社会群体性事件的变动机制,探究群体性事件预警系统所必须的功能和所需要用到的Web数据挖掘技术。

网络舆情中的具有影响力个体信息发现与WEB日志数据挖掘预处理技术

网络舆情的形成,多数情况下是由极少数个体在舆论的初期不断施加影响的结果,对这个体的初期舆论信息的发现,十分重要。利用数据挖掘技术和对WEB日志数据挖掘预处理技术,对其进行研究,可以及早发现具有影响力个体舆论倾向,建立正确的舆论导向,使网络舆情能够健康发展。

Web舆情监测系统设计中BBS站点数据的采集与分析

主要对Web舆情监测原型系统结构进行了简要分析,构建了系统流程图。对系统核心功能模块进行了设计和分析,建立了基于编辑距离的BBS短文本聚类的网络舆情监测系统框架。详细介绍了BBS站点的数据采集以及分析的方法。

Web信息挖掘在涉警舆情监控分析系统建设中的应用研究

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。Web信息挖掘作为一种新兴的数据挖掘技术,可以有效地从互联网上获取并分析相关舆情,达到监控预警的目的,为处置网络涉警舆情提供很大帮助。

基于XML的Web数据挖掘构建网络监督平台

以网络监督情报预警作为研究对象,提出并实现了基于XML的Web数据挖掘技术构建网络情报监督系统平台,该平台可以有效地从互联网上获取并分析相关舆情,达到预警和监督管理的目的。经系统性能分析表明其查准率高于通用搜索引擎。

基于Web挖掘的粮食舆情分析应用研究

首先从粮食安全的分析入手,引入了粮食舆情信息挖掘的必要性和紧迫性,介绍了Web挖掘的应用情况,重点阐述了当前粮食舆情分析面临的难点,提出了解决问题的方法,构建了粮食舆情分析系统的框架,说明了设计思路和各部分的主要功能。

基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析

随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致。

“五位一体”的网络舆论监控体系研究

网络舆论的影响越来越受到人们的重视,加强对网络舆论监控的理论和实践研究对净化网络环境、促进社会进步、构建和谐社会主义文化环境等均具有重要的现实意义。文章在对网络舆论监控国内外相关研究成果进行综合研究的基础上,首先提出了"五位一体"的网络舆论监控体系的框架模型,然后对模型中五大子体系的建立和完善策略进行了相应的论述;随后从网络舆论的形成与处置流程出发,以案例的形式对模型的互动协作式运作机制进行了详细的阐述,最后总结提出了文章的结论。

基于凝聚子群的虚拟社区社会网络结构实证分析

网络中的虚拟社区是现代舆论传播最为自由的空间,良好的社区交流利于舆论的有序发展,反之,如果社区中出现欺诈或不文明情况时,将严重影响网络舆论的有效发展。因此对网络虚拟社区进行有效管理对国家经济政治文明的发展具有重大的影响。而要对网络虚拟社区进行有效的管理,首先必须了解网络虚拟社区中人员交流的特征。本文采用网络挖掘和社会网络分析技术相结合的方法,对虚拟社区的典型形式之一——网络论坛中的社区模式及成员间交流的特征进行了凝聚子群分析,并对划分出的子群进行凝聚性检验。得出结论:网络论坛中成员间通过交流形成不同的虚拟社区,社区内部成员具有明显的凝聚性,社区间的成员联系则较少。

新媒体环境下高校自组织网络群舆论引导研究

当前我国社会转型期的各种社会思潮、社会矛盾、社会热点等问题和新媒体现代传播方式聚集交融,形成的高校自组织网络群舆论对大学生的价值理念、思维模式、行为规范、个性心理、政治倾向都产生了广泛而深刻的影响。研究新媒体环境下高校自组织网络群舆论的主体、客体和介体特点,积极探索高校自组织网络群体舆论引导机制,促进和谐校园建设是新时期高校德育工作的一项重要课题。

基于主题的网络舆情分析模型及其实现

网络舆情分析是信息处理领域内的一个新兴且有实用价值的方向。分析网络舆情分析的基本问题,提出难点以及相关的解决方案,并在此基础上设计基于主题的网络舆情分析模型。

基于域加权聚类算法的网络舆情热点话题探测

面对自由无序的网络舆情信息，对舆情组织方式的研究体现出重要研究意义。文章提出一种网络舆情信息的组织方法，采用域加权的方式，通过一种single-pass增量算法聚类实现面向主题的舆情信息组织，即对新闻主题或新闻事件有较强表达能力的域进行加权处理以突出该主题或事件，再以无监督自动化的方式对无序的网络舆情信息进行聚类，进而发现热点话题，达到话题探测的目的。实验结果显示，聚类类簇均基于主题或事件，可以代表一个话题，F-measure评价值在85％以上，也进一步表明了本研究方法的有效性。

基于网络舆情日志挖掘的政府公众信息行为研究

以合肥市政府网站为案例,利用Awstats软件将数字化的日志文件转换成以访问量、点击量、浏览页面量、访问时间、访问来源路径等为代表的各种指标,利用SPSS软件对处理后的数据进行描述性以及推断性分析,利用单样本估计以及相关关系分析等方法进行深入挖掘,根据相关分析结果对合肥市政府公众信息行为相关问题进行分析总结,并提出了对策建议。

基于社会网络分析的网络论坛舆论管理探讨

十七大指出,中国民主政治发展一个基本方向是扩大公民有序的政治参与,发展基层民主。但是随着网络的发展,网络舆论问题越来越严重。传统舆论管理手段在网络舆论管理的失效使网络舆论管理近乎真空。文章针对现有网络舆论的主要阵地网络论坛,利用现有的社会网络分析方法,对网络舆论中的主体和传播的信息进行分析,将网络中众多的舆论传播主体纳入舆论管理中,并对网络舆论传播的信息进行及时有效的跟踪,从而实现网络舆论的真正有效管理。

基于网页转载关系判别的网络舆情传播态势分析

网络舆情分析工作中的一项关键任务是识别新闻之间的多次转载关系,进而确定目标事件舆情在互联网上的分布状况和传播范围。基于网页主题内容抽取、新闻转载关系初筛,以及基于核函数的相似度计算等环节,判别新闻报道之间的转载关系,并对转载识别效果进行检验,构建了基于网页转载关系判别的网络舆情传播态势分析模型,有助于对敏感事件的网络舆情进行针对性的引导和控制。