安全技术-网络信息-试论网络舆情对国家政治安全的影响及对策.pdf

安全技术-网络信息-涉官舆情热点事件网络评论倾向的实证研究.pdf

近年来，随着移动终端技术的不断发展，人们可以愈发便捷地通过微博、论坛等载体来 表达个人的情绪及观点。用户通过这些载体发布的信息中往往包含着一定程度的情感倾向、意见倾向特征，通过情感倾向分析技术挖掘这些特征对于舆情分析、舆情监控等有着十分重要的意义。本文以论坛文本数据为研究对象，使用基于机器学习的情感倾向分析方法进行了相关研究，具体研究内容如下: 首先，介绍了针对论坛数据进行舆论倾向性研究的背景及意义，阐述了业内使用机器学 习技术进行情感分析的相关研究现状。同时，针对情感倾向分析的流程和相关技术进行了介绍，包括文本采集技术、文本预处理技术、文本表示技术、性能评估指标等。 而后，研究使用朴素贝叶斯技术以及字典法针对论坛文本进行情感倾向性分析，经过算 法适用性比较，最终选择了效果更优的字典法。通过扩充分词库、扩充极性词库、构建面向突发事件的情感倾向词典等方式对算法进行了四次优化，最终平均准确率达到了87%，平均召回率达到了81%，能较好地反映文本针对突发事件的意见倾向数值。 关键词 : 机器学习，网络舆情，情感倾向分析，朴素贝叶斯，情感字典

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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