舆情分析

互联网的飞速发展促进了很多新媒体的发展，不论是知名的大V，明星还是围观群众都可以通过手机在微博，朋友圈或者点评网站上发表状态，分享自己的所见所想，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象。可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。如此海量的信息可以得到爆炸式的传播，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。大数据时代，除了媒体信息以外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，

高校网络舆情的监测与引导，王健，，在互联网日益成为舆论主阵地的情况下，网络舆情给高校思想政治教育工作提出了新的挑战。网络舆情是社会舆情在网络虚拟空间的延伸

BBS是网络舆情产生和传播的主要场所之一,由于研究手段的匮乏,预测和引导BBS舆情的研究工作仍处于探索阶段。考虑到网络舆情具有突现性,以突现计算的观点将发帖人抽象成Agent。通过设定Agent参数和交互规则,利用小世界网络建立了BBS舆情预测模型。仿真结果表明,在日增回帖数和个人发言数比例这2个重要统计指标上与真实情况同时吻合,说明了模型的合理性和有效性。

7月电影行业传播影响力舆情分析报告.docx

一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控, 一些负面舆情会激化矛盾, 给社会安定带来不利影响. 提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法, 通过神经网络挖掘事件因果逻辑, 连接因果事件构成事理知识图谱. 向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余, 增强图谱泛化性. 根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测. 以自然灾害舆情事件为例, 实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向, 可以为舆情监管提供一定支持.

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yuqing gis舆情项目 这是又一个等待重构的项目，为了展示和提交作业，匆忙完成。 这个舆情系统的最初目标是，将空间分析和群众对热点新闻的看法结合起来（利用新闻评论中的地址信息）。 最后的结果是： 1.找到了百度的分省份新闻接口，利用这个接口做了一个在地图上冒泡展示个省份新闻的界面。（大概样子就是百度搜索风云榜里面的样子） 2.利用爬虫抓取了网易新闻的热点板块和评论，评论数据用‘中科院分词的api’做各种情感分析，词频分析，关键词提取，最后利用echart实现图表展示。 3.利用百度地图api，做了海量点增长的分析效果。 。。。还有一些 代码质量堪忧，因为赶着交作业，又前后端一起写，留待有时间重构吧。

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