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你可能喜欢我国网络舆情安全评估指标体系研究--《北京化工大学》2008年硕士论文
我国网络舆情安全评估指标体系研究
【摘要】：
开放的互联网以其交流便捷、传播迅速等显著特征成为反映社情民意最常用的窗口:网络舆情是社会舆情的实时晴雨表。但是,网络舆情的自由化与多元化是一把“双刃剑”,如果不采取有效的管理方法和手段,会给社会舆论安全、国家稳定与和谐带来消极影响。近几年我国通过网络爆发的重大舆情事件激增,使得网络舆情安全监管和预警形势极为严峻,引起了国家的高度重视。构建网络舆情安全评估指标体系为网络舆情分析及预警技术与应用系统的实现和应用提供了一个系统化、整体性的基础性平台,帮助政府和国家舆情监管等业务部门及时发现可能给国家舆情安全带来灾难性后果的舆情信息并做出预警,防范负面网络舆情危害社会于未然。
本文在说明了网络舆情安全体系这一开放复杂大系统具有的自组织行为与蝴蝶效应这两个重要特性的基础上,利用系统工程的研究方法对影响我国网络舆情安全的目标、要素、布局结构和动态变化规律进行了较为深入地分析,并将“舆情”这一通过社会层面定性描述的概念与“网络”这一通过技术层面定量表征的概念有机地契合起来,构建了网络舆情信息在传播扩散、民众关注、内容敏感性、态度倾向性四个维度下的安全评估指标体系。采用层次分析法和模糊数学相结合的方法建立了安全评估模型,并通过“三鹿奶粉”事件所形成的网络舆情这一实例对模型进行了验证,证明了该模型具有一定的可操作性和适用性。
本文的创新之处在于填补了我国网络舆情安全评估指标体系研究的空白,将已有的网络舆情关键技术与从国家舆情监控的战略需求出发设计的系统较好地融合起来。指标体系中各层级指标的选取将舆情的演变规律与互联网技术的表征有机地结合,并采用定量评估方法实现了网络舆情安全态势的客观评估。
【关键词】：
【学位授予单位】：北京化工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：G206;D631【目录】：
ABSTRACT6-15
第一章 绪论15-27
1.1 研究背景15-21
1.1.1 互联网成为社会影响力日益增强的信息媒介15-18
1.1.2 网络舆情是映射社会舆情的实时晴雨表18-20
1.1.3 网络舆情安全监管与预警形势严峻20-21
1.2 研究定位与意义21-23
1.3 主要研究内容与技术路线23-27
1.3.1 主要研究内容23-24
1.3.2 技术路线24-27
第二章 文献综述27-37
2.1 国外相关领域研究综述27-29
2.1.1 理论研究综述27
2.1.2 关键技术研究综述27-28
2.1.3 应用研究综述28-29
2.2 国内相关领域研究综述29-36
2.2.1 理论研究综述29-32
2.2.2 关键技术研究综述32-35
2.2.3 应用研究综述35-36
2.3 本章小结36-37
第三章 我国网络舆情安全系统分析37-47
3.1 网络舆情安全的涵义37-38
3.2 网络舆情安全体系的重要特性38-40
3.3 我国网络舆情安全系统分析40-44
3.3.1 影响我国网络舆情安全的目标分析40-41
3.3.2 影响我国网络舆情安全的要素分析41-42
3.3.3 影响我国网络舆情安全的布局结构分析42-43
3.3.4 影响我国网络舆情安全的动态变化分析43-44
3.4 本章小结44-47
第四章 我国网络舆情安全评估指标体系的构建47-77
4.1 安全评估概述47-49
4.1.1 安全评估的程序47-48
4.1.2 安全评估的方法48-49
4.2 构建安全评估指标体系的目的和原则49-50
4.2.1 安全评估指标体系的构建目的49
4.2.2 安全评估指标体系的构建原则49-50
4.3 我国网络舆情安全评估研究的逻辑结构分析50-54
4.3.1 我国网络舆情安全评估研究的金字塔型体系结构和四个维度50-52
4.3.2 我国网络舆情安全评估体系实施运行的操作平台设计52-54
4.4 我国网络舆情安全评估指标体系的建立54-76
4.4.1 构建我国网络舆情安全评估指标体系的总体思路54-55
4.4.2 社会层面的舆情主题指标的遴选55-64
4.4.3 网络舆情安全评估指标体系的层次结构64-67
4.4.4 各个评估指标的含义说明与分析67-76
4.5 本章小结76-77
第五章 我国网络舆情安全评估模型77-111
5.1 模糊综合评估模型概述77-80
5.1.1 一级模糊综合评判模型78-79
5.1.2 多级模糊综合评判模型79-80
5.2 建立我国网络舆情安全模糊综合评判模型80-105
5.2.1 确定对象集和评估因素集80-81
5.2.2 建立评判集81
5.2.3 评估指标权重的确定81-89
5.2.4 评估指标权重的计算结果89-91
5.2.5 评估指标隶属度的确定91-105
5.3 实例分析105-110
5.4 本章小结110-111
第六章 结论111-115
6.1 研究结论111-112
6.2 研究的难点与创新点112-114
6.2.1 研究的难点112-113
6.2.2 研究的创新点113-114
6.3 对本研究的评价及改进建议114-115
参考文献115-119
附录119-133
致谢133-135
研究成果及发表的学术论文135-137
作者和指导老师简介137-138
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你可能喜欢网络舆情的热点检测及趋势分析研究--《华南理工大学》2013年硕士论文
网络舆情的热点检测及趋势分析研究
【摘要】：在这个信息爆炸的时代,互联网提供给人们越来越多的新闻信息,面对如此浩瀚的网络新闻,人们需要通过一定的手段从海量的数据中获取有用的信息。如何检测、跟踪及分析热点话题,成为了人们迫切的需求和研究人员研究的热点。
本文研究了在网络舆情中进行话题检测与话题趋势分析与预测的几个关键问题,主要的研究工作和创新点概括如下：
(1)使用一种基于多向量空间的报道及话题表示模型和相似度计算方法,结合多层聚类算法进行话题检测,该方法能够发挥人物、地点等信息区分不同话题的优点,同时能够利用报道的时间聚集特性。实验表明,基于多向量的聚类算法在准确率和召回率上都有提高,基于多层聚类的话题检测算法能够检测当日话题,并在大语料库中提高话题检测的效率。
(2)先是对衡量话题热度的多种指标进行定义,包括相关报道数量及比重、来源网站数量及比重、报道离散度和相似度,然后对多种指标进行组合计算得到话题的能量值,以此来度量话题的热度。实验表明,由该方法计算得到的话题能量值能够反映话题热度的变化情况。
(3)提出一种基于话题能量的热点话题发现算法,结合基于多层聚类的话题检测算法,该方法能够发现当日热点话题。与百度指数的对照实验表明,使用该方法检测到的热点话题与百度指数展示的热点话题有较高的一致性。
(4)使用多粒度融合分析的方法对热点话题的趋势指标进行分析和预测。首先对多个粒度下的样本数据构建最优回归模型,并计算各粒度下的趋势斜率,然后对不同粒度下的趋势斜率进行融合得到预测点的趋势。在真实语料上的实验结果表明该方法对话题前期和后期趋势的预测值与实际数据的绝对误差较小,可以在一定程度上辅助人工决策。
本文的热点话题发现与话题趋势分析与预测算法不仅能够及时准确地发现热点舆情信息,而且提供了对热点信息的趋势分析及预测功能,对网络舆情监控以及舆情引导都有重要作用和意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP391.1【目录】：
摘要5-6Abstract6-8目录8-10第一章 绪论10-16 1.1 研究背景及意义10-11 1.2 国内外研究现状11-13
1.2.1 话题检测研究现状11-12
1.2.2 趋势分析及预测研究现状12-13 1.3 本文研究内容13-14 1.4 论文组织结构14-16第二章 相关工作及关键技术16-27 2.1 话题检测的关键技术16-24
2.1.1 话题的基本概念16-17
2.1.2 新闻文本模型表示17-19
2.1.3 文本特征提取19-21
2.1.4 文本相似度计算21-22
2.1.5 文本聚类算法22-24 2.2 话题趋势分析24-26
2.2.1 回归分析24-25
2.2.2 趋势分析的相关工作25-26 2.3 本章小结26-27第三章 基于改进向量空间的热点话题发现27-54 3.1 文本预处理27-29
3.1.1 中文分词27-28
3.1.2 去除停用词28
3.1.3 特征提取28-29 3.2 基于多向量空间的相似度计算29-31
3.2.1 文本的多向量空间表示29-31
3.2.2 多个相似度整合31 3.3 建立报道与话题模型31-33
3.3.1 报道模型31-32
3.3.2 话题模型32-33 3.4 话题检测算法33-36
3.4.1 传统话题检测算法33
3.4.2 基于多层聚类的话题检测33-36 3.5 热点话题发现36-44
3.5.1 热点话题特征分析37-38
3.5.2 热点话题分析指标38-41
3.5.3 热点话题发现算法41-44 3.6 实验结果与分析44-52
3.6.1 实验环境及平台44
3.6.2 实验数据44-45
3.6.3 评测标准45
3.6.4 实验结果与分析45-52 3.7 本章小结52-54第四章 热点话题趋势分析及预测54-71 4.1 热点话题趋势预测目标54 4.2 话题趋势指标54-55 4.3 话题趋势分析55-60
4.3.1 话题趋势计算56-58
4.3.2 话题趋势建模58-60 4.4 话题趋势预测60-66
4.4.1 趋势预测框架62
4.4.2 趋势预测算法62-66 4.5 实验结果与分析66-69
4.5.1 实验环境与平台66
4.5.2 实验数据66-67
4.5.3 评测标准67
4.5.4 实验结果与分析67-69 4.6 本章小结69-71结论71-72参考文献72-77攻读硕士学位期间取得的研究成果77-78致谢78-79附件79
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