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。

舆情搜索引擎中网页信息的采集与抽取研究

网络舆情搜索引擎与通常的网络信息搜索不同，其最终结果要深入到站点和页面内部采集与抽取有效数据，给情报界提出了许多新的研究内容和方法。在对网页信息抽取的模板和页面分析两种方式、基于自然语言处理、包装器归纳和Ontology抽取方法的分析基础上，使用基于包装器归纳方式并在规则生成模块中采用专家模式，设计一种基于样本学习的新闻抽取方法，通过人工分析网页源代码制定和修改抽取规则，然后根据抽取规则进行信息自动抽取，以提高舆情搜索引擎的精度和质量。

网络舆情分析系统的研究与设计

政府对监控与正确引导网络舆论的需求日益增加,本文研究目前网络舆情分析技术的发展现状,提出一种网络舆情分析系统的实现模型,对其中的技术做了深入的研究。该模型具有良好的扩充性,能够提高网络舆情监测与分析的准确性、及时性,有效地推动我国网络舆情分析与预警工作。

基于改进SIR的正负面网络舆情信息传播模型与仿真

针对网络舆情传播过程中正负面信息共存的问题,在SIR模型的基础上,引入正面信息澄清者C,构建正负面信息同时传播的SCIR模型,并考虑首页效应和网民异质性,借助多智能体仿真技术对舆情的传播过程进行模拟仿真。仿真结果表明,SCIR模型比SIR模型更吻合现实网络中舆情的传播;第三方机构利用首页发表的声明可信程度越高,越有利于舆情控制,但存在阈值;首页效应对正负面信息的传播具有两面性,网民异质性和正负面信息传播率均对正负面信息竞争结果有显著影响。

网络舆情中的信息预处理与自动摘要算法

提出了一套从互联网原始数据中提取有效信息,利用网页模版对这些信息进行格式化整理,并依据网络舆情的特点对正文信息进行自动摘要处理,在自动摘要处理过程中引入倒排索引概念简化了算法复杂度,基于关键词的权重分析保证了算法能够更准确的找到人们关心的信息.测试结果支持了本文提出的算法.

观点的市场——另一角度看报纸言论版

报纸言论版是一个争鸣辩驳的声音广场,是一个话题多元的信息集散地,是一个"处士横议"的对话平台。受众主动而积极地获知言论,不是为了接受其中的观点,而是为了解这些观点。受众看重的是言论这种样式,和新闻报道一样含有丰富而有用的信息。在此意义上,言论版面正是埃默里父子形容的"观点的市场",从这一角度看,言论也是一种"新闻"。

一种基于消息中间件的网页实时处理技术

针对传统网页采集分析系统在实时性上的不足，提出了一种基于消息中间件的网页实时处理技术。该技术利用消息中间件在消息队列驱动流程中引入并行调度策略，既继承了传统网页处理系统的可靠性，又实现信息抽取、话题聚类和网页分类等模块的分布式并行处理，增强了系统的实时处理能力。实验证明该文提出的技术在舆情实时采集、处理中较传统方法实时性高。

基于大规模网络社群分割的国际分众舆情分析——以2022年G20峰会为例

[研究目的]国际舆论研究既需要覆盖范围广泛,也需要针对细分群体进行分众化分析,而已有的以文本为中心的舆情分析方法难以满足上述需求。因此本文提出一种以网络为中心的国际分众舆情分析方法。[研究方法]首先采用个性化网页排名算法对社交媒体用户随机游走采样,得到未被社交机器人污染的大规模用户网络,然后基于社交媒体舆论嵌入在各种同质网络中这一特征,用经典稀疏主成分分析对用户网络进行社群聚类,将具有共同纽带或身份的个体划分入同一社群,最后用深度学习分别针对各个社群进行舆情分析。[研究结论]通过对2022年G20峰会的国际舆情分析,发现各社群的舆论表达与其身份高度相关,验证了本文提出方法的有效性。除了在对抗社交机器人干扰、用户群体细分方面做出改进性工作,本文还为国际舆情演化的实证研究提供了方法论支撑。

微博舆情分析中信息转发路径提取方法研究

文章以sina微博为研究对象,分析研究了微博舆情分析中提取微博信息转发路径的方法,并获得在微博信息转发过程中起关键作用的微博用户。系统主要使用网络爬虫框架进行数据采集,采用多账户多线程分布式技术,可以绕过sina微博反爬虫机制的功能,具有较高的稳定性和高效性。在研究转发路径提取方法整个过程中,需要经历爬取微博转发网页信息、提取转发信息、转发信息预处理、构造转发路径树等步骤。通过对微博转发路径信息的提取和组织成树形结构信息,就可以实现在网页中显示微博的转发图。最后通过对Page Rank算法的改进,实现了计算用户传播影响力的算法设计,能够快速评估在微博整个转发传播过程中用户的转发影响力。

基于群体性突发事件的网络舆情信息采集技术研究

近年来,随着互联网快速发展和社会转型的加速,群体性突发事件一旦发生并迅速抢占网络空间滋生网络舆情。因网络空间的特殊性和群体性突发事件的复杂性,为了方便政府及时妥善应对该事件,网络空间的信息采集技术亟待解决。文章以群体性突发事件为基础,对网络蜘蛛、页面搜索算法、网页相似度计算等网络舆情信息采集技术进行了分析,并实现了群体性突发事件网络舆情信息采集的关键技术,为政府应对群体性突发事件提供了技术支持。

网络舆情监测系统的分析与设计

大数据时代下,网络舆情监测对政府合理控制舆情方向、进行舆情治理具有重要意义。网络舆情监测系统主要根据网络舆情需求,构建在.NET平台下基于Entity Framework模型的网络舆情监测系统的C/S和B/S框架体系。系统对信息采集、信息过滤、关键词挖掘、舆情主题分类等模块进行优化分析设计和实现。应用马尔可夫模型,将舆情发展态势划分为生成期、发展期、极速发展期和衰退期,通过对历史数据的计算实现了舆情的未来发展区间。

报纸言论版的角色定位与操作指标——以五家报纸言论版作对比分析

关于报纸言论版如何实现"公共利益",目前在理论层面与操作层面上均有分歧。事实上,操作指标的模糊往往令言论版偏离了"公共利益"的初衷。本文采用定量与定性相结合的方法,以5家较为成熟的报纸言论版为例,尝试澄清其实践运作及操作性指标,以期能对言论版的发展有所推动。

渐趋开放的公共空间——《人民日报》新创评论版特色研究

2013年1月4日,《人民日报》创办该报首个评论版。在该版首发《致读者》中,编辑部从作者、选题、目的等多个角度阐明了评论版的发展规划。本文通过内容分析法,抽取2013年至2016年四年来该版发表的709篇评论为样本,从编辑策划与评论实践的比较研究中探寻评论版在打造公共空间上的效果。研究发现,评论版确实在某种程度上为公众塑造了一个渐趋开放的公共空间,促进理性表达和共识达成。