论文摘要
[目的/意义]加强网络舆情管理,对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下,如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度,探索舆情智能预警机制,是当前亟待解决的问题。[方法/过程]构建了大数据背景下网络舆情采集和基本特征挖掘体系,探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化,注重舆情敏感性特征挖掘,提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析,利用深度学习提高舆情智能计算能力,对网络舆情事件进行演化推理,提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论]将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来,建立人机协同的舆情智能预警机制,提高舆情预警的可视化,为突发事件提供预控方案。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘继,李磊
关键词: 网络舆情,舆情预警,预警机制,大数据,智能分析
来源: 情报杂志 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,社会科学Ⅱ辑
专业: 社会学及统计学
单位: 新疆财经大学统计与数据科学学院
基金: 国家自然科学基金项目“基于网络社群的网络舆情演化分析及突发事件预警机制研究”(编号:71261025),新疆财经大学人文社会科学重点项目“面向大数据分析的新疆网络零售商声誉评价及影响效应研究”(编号:050316B04),新疆维吾尔自治区高校科研计划项目“大数据背景下基于深度学习的网络评论智能统计分析”(编号:XJEDU2019S1006)
分类号: C912.63
页码: 92-97+183
总页数: 7
文件大小: 2685K
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