分布式大数据新闻实时分析系统的设计与实现

随着大数据时代的兴起,数据量不断增长,为从这海量数据中提取有效信息以支持决策管理和业务分析,新闻分析系统变得尤为重要。该项目分为分布式大数据分析和新闻网后台管理两部分。大数据分析部分采用Spark等计算框架,结合Zookeeper分布式应用程序协调服务,构建一个具有公开性、针对性、时效性、准确性、真实性的新闻分析系统。系统设计分层体系结构,实现分布式集群架构。同时,新闻网后台管理系统基于Spring Boot和Vue实现,充分用它们的优势,提高网站的访问速度和用户体验,满足网站开发的需求。

数学方法在新闻数据分析中的应用及实践研究

研究旨在探讨数学方法在新闻数据分析中及其在新闻教育实践中的应用。文章以数据驱动新闻报道的趋势为背景,深入分析机器学习、网络分析和自然语言处理等数学方法在新闻内容分类、趋势预测、文本挖掘和情感分析等方面的应用。通过理论研究和文献综述,文章着重展示这些方法在提高新闻报道准确性和深度方面的潜力,并探讨它们在新闻行业中的实际应用及存在的挑战。研究采用理论分析与实践探索相结合的方法,通过具体的教学案例和技术实践,分析将数学方法融入新闻教育课程的策略和效果。与此同时,文章对在新闻教育中融入机器学习与网络分析的策略、自然语言处理技术的教学实践,以及这些方法在培养学生数据分析能力和创新思维方面的重要性进行详细讨论。研究发现,虽然数学方法在新闻数据分析中有着巨大的应用潜力,但在实际教学中也面临着技术复杂性高、学生背景不一和资源有限等挑战,需要实施针对性的教学策略才能更好地提高教学实践的有效性。最后,文章通过对新闻数据分析中数学方法的深入分析和教学实践的探索,提出将这些前沿技术融入新闻教育的策略和方法,对促进新闻行业的健康发展具有重要的理论和实践意义。研究结果不仅能为新闻从业者和教育工作者提供宝贵的参考,也能为新闻教育的未来发展方向提供一定启示。

基于TF-IDF与Word2vec的新闻热点分析

新闻节目是信息传播和舆论引导的重要载体。互联网时代,新闻数量急速增长,从海量的新闻数据中高效挖掘热点,掌握社会最新动态,成为当今媒体从业人员研究的热点。以影响力最大的34套电视上星综合频道实际新闻节目数据为实验对象,应用新闻条目智能分割技术,实现新闻报道切分,基于TF-IDF技术对新闻语音文本、新闻标题字幕内容进行关键词提取,并采用Word2vec工具实现新闻条目的向量化,并基于single pass算法实现新闻条目聚类从而拆分各个新闻话题并计算话题热度,初步实现新闻热点分析。

新闻价值话语分析视角下中外媒体对俄兴奋剂丑闻相关报道对比分析

本文基于新闻价值话语分析框架,从Factiva数据库中选取3家中外媒体,对比分析了其在2019年12月9日俄罗斯被宣布禁赛后一周内对此次兴奋剂丑闻的英文报道,利用UAM语料库工具进行人工标注其所构建的新闻价值,旨在通过分析报道所构建的新闻价值以及构建新闻价值的话语资源来揭示报道背后的意识形态。

《人民日报》中美经贸摩擦新闻报道的框架研究

近年来,美国政府频繁挑起与中国的经贸摩擦,破坏中美双方经贸关系。作为我国的主流媒体,《人民日报》积极承担起报道和评论的责任,持续刊登相关报道和评论,表达对这一问题的关注和立场。本文旨在通过对有关报道进行基于话语和新闻框架的分析研究,辨析相关新闻的消息来源、报道主题和倾向等,研究以《人民日报》为代表的主流媒体关于中美经贸摩擦的新闻报道模式和策略,探究新闻媒体报道如何通过新闻话语有效地表达中国政府与社会对中美经贸摩擦冲突的坚定立场。

媒体报道、市场收益与投资者情绪——基于新闻分析视角

搜集我国证券市场权威媒体对市场总体评论和分析的新闻报道,构建了媒体报道的衡量指标,并分析了媒体报道、市场收益率和投资者情绪的相互影响机制。研究结果显示,媒体报道的乐观词汇比率、乐观报道比率会对情绪有显著的正向推动作用。其次,媒体报道密度、媒体的乐观预测对情绪波动没有显著影响。最后,对牛熊市不同市场环境下的分析表明,牛市中投资者情绪对前期情绪、市场收益和媒体乐观程度等因素的变化更为敏感。

社交媒体时代的“正能量叙事”——“解困”型新闻分析

按照德国社会学家乌尔里希·贝克广受认可的说法,进入21世纪的人类正步入危机四伏、热点频出的“风险社会”（risk society）。在此背景下,美国新闻界摆脱了单纯依靠“揭丑曝光”而放大“反常”、博取“眼球”的做法,以“解决问题、摆脱困境、推动进步”为核心诉求的“解困”型新闻（solutionbased journalism,简称So-Jo）正日益成为主流叙事范式之一。

“第三种新闻”:选择与可能——新10年中国新闻“评论化转向”现象分析

新10年以来,在我国的新闻发展中,出现了传统形式的新闻报道和新闻评论不断弱化的情况。在报纸新闻中,许多时候新闻评论(言论)甚至出现了缺位。相伴而来的则是:一种"边叙边议"、"又叙又议"、"叙议结合"的"第三种新闻"现象。本文所说的"第三种新闻",是一种以评论为中心组织起来的新闻样式。这种"评论化"既表现在"新闻标题评论化"方面,也表现在"新闻内容评论化"方面。用了差不多10年的时间,"第三种新闻"初步完成了向"新闻评论化"的写作转向,而作为新世纪发生的"第三种新闻"现象,"评论的新闻"要走的路还很长。

金融研究中的新闻分析框架及应用

近两年在国外兴起的金融学新兴分支交叉学科——新闻分析学已得到越来越多国外学者和欧美金融交易者的关注、研究和应用。新闻分析综合采用计算机、网络、语言处理、文本挖掘、金融工程等多种学科技术自动阅读和分析来自各种渠道的大量新闻信息,并把分析结果反馈到数量化策略中,把大量数据转化成可以付诸实施的思想,可以大大提高金融交易、投资和风险决策尤其是数量和算法交易决策的执行与管理能力。鉴于该项技术尚未在国内得到关注、研究和应用,本文拟对新闻分析的整合框架及其在交易决策和风险管理中的重要应用进行简要阐述,以期为我国金融交易的研究和实践起到抛砖引玉的作用。

湛江钢铁新闻报道的复杂网络实证分析

网络新闻是一种新环境下的新闻媒介形式,其内容的可计算分析具有重要意义,是近年来逐渐兴起的研究热点.以湛江钢铁项目的网络新闻报道为例,通过复杂网络分析方法展开了一系列实证研究,包括全网搜索相关新闻、统计高频特征词、构建高频词的语义网络、计算网络的统计特征等.研究结果表明,湛江钢铁新闻报道的高频词及其语义网络满足无尺度的复杂网络特征,对该项目的后续决策管理和舆论引导提供了相关的参考性建议和意见.

广西日报2018年“两会”短视频新闻分析

随着移动网络基础设施建设和移动终端设备的普及,大众的网络使用习惯产生了明显的变化。近年来,网民的信息阅读习惯从图文转向视频,人们更愿意利用碎片时间来获取简短精炼的资讯内容,正是顺应这一趋势,移动端短视频行业逐渐兴起,短视频新闻也为媒体提供了新的工作思路。

档案关联女性群体——国外妇女选举权新闻分析与启示

2018年国际劳动妇女节,美国、新西兰、英国等国档案馆举办了庆祝妇女获选举权100周年的纪念活动.美国国家档案馆将3月定为妇女历史月,举办主题为“我们女性”的爵士乐音乐会,庆祝妇女选举权100周年.该馆将于2019年举办妇女选举权的档案展览.除音乐会外,该馆还在今年3月开展诸多活动,表达对妇女群体发展现状和生活状态的高度关注.

国际新闻报道的“议程冲突”——全球媒体“拉登之死”报道的新闻分析

议程设置理论认为,媒体通过设置新闻议程以达到影响受众的目的。传统媒体时代,议程设置权力掌握在媒体手中,不同媒体的新闻议程虽有差异,但基本不会产生议程冲突,尤其在国际新闻报道中更是如此。数字媒体时代,自我赋权把议程交到用户手中,其议程设置与传统媒体存在显著差异,甚至直接导致＂冲突议程＂的产生,

生态学视角下的假新闻分析

众所周知，新闻是对新近事实的报道，是一种可以证实的说法，而假新闻在这方面恰恰相反。笔者试着从生态学角度分析假新闻本身的特性、成因，以及它的危害性，从而以较宏观的视角认识它。

不科学新闻分析及治理对策

不科学新闻颇具＂障眼法＂,须得＂火眼金睛＂方能识别、揭穿。当下不科学新闻的表现形式之多样,成因之复杂,危害之深广,不能不令人警醒。

多少沧桑付流水 常念家国在心怀——汤姆·汉克斯获“利用档案成就奖”新闻分析及启示

一、新闻切入-汉克斯获美国国家档案基金会“利用档案成就奖”[1]2017年10月21日,美国国家档案基金会授予知名演员、影视制作人汤姆·汉克斯“利用档案成就奖”,表彰他利用档案进行影视创作为宣讲国家历史和弘扬国家文化所作的贡献.

实施精细化管理 提高出版效率——2015—2017年《新闻出版产业分析报告》启示

通过深入分析 2015-2017 年《新闻出版产业分析报告》可以发现,新闻出版产业中的出版业(图书板块)在保持总体增长的同时,也存在平均印数、营业收入在定价总金额中的占比、平均印张利润下降的现象。这将给出版业的经营带来压力。深入推进出版业的供给侧改革,当前首要任务就是要持续节制靠品种扩张博规模增长的冲动,踏踏实实地实施精细化管理,切实提高出版效率。

融合要素及主题的汉越双语新闻话题分析

双语话题分析与发现是当前国内外的研究热点,但针对特定文本研究较少。为此,在汉越双语新闻文本中,基于双语主题分布词的汉越文本相似度计算方法,提出融合标题、关键词以及实体等并针对新闻文本的新闻要素特征。将这些新闻特征信息融合到文本相似度计算中构建双语文本相似度矩阵,对汉越双语新闻文本采用自适应K均值算法进行聚类,分析汉越双语新闻话题。实验结果表明,与仅考虑新闻文本相似度的计算方法和K均值聚类方法相比,该方法的准确率、召回率和F值更高。

基于语料库的英语报纸新闻的批评性话语分析

新闻语篇分析是批评性话语分析的主要研究对象之一,具有重要的理论和实践意义。传统的对新闻语篇的批评性话语分析建立在研究者选择的单个或者少量文本之上,主观性强,可信性差。将语料库技术应用于新闻语篇的批评性话语分析可以有效弥补传统新闻语篇研究的片面性,主观性以及缺乏代表性等不足。

基于SVM和词向量的Web新闻倾向性分析

提出一种通过提取词向量,并利用机器学习对新闻文本进行分类的方法。首先,通过对预先收集好的新闻语料进行分析,获取到词的向量表示形式;然后通过新闻中的一些关键词提取出新闻的关键句;最后把词向量和关键句当中的关键词词性作为组合特征,采用SVM算法进行分类,得到新闻的倾向性类别。实验表明,基于组合特征的SVM文本分类方法具有较高的F值。