基于LDA-CNN-BiLSTM与四象限法则的突发公共事件舆情主题演化研究

[目的/意义]挖掘突发公共的舆情主题演化规律,探究大众情绪的时序趋势,提供政府相关部门决策与监测的参考模型。[方法/过程]以新冠疫情期间(2020年1月1日—2020年3月24日)的公共卫生事件为例,基于舆情分析的理论框架,综合运用LDA主题模型、TFIDF、CNN-BiLSTM、四象限法则等理论和技术,结合舆情发展的生命周期理论,动态挖掘不同阶段下的突发公共舆情主题关注度演化,分析社会公众情感演化趋势,最后基于四象限法则讨论不同阶段下的主题分布态势。[结果/结论]该模型能够追踪突发公共舆情不同阶段下社会大众的关注热点与情绪波动,并提供政府相关部门处理类似舆情时的决策参考与监测框架,具有一定的现实意义与理论价值。     

基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究

本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。     

自媒体时代大学生网络舆情特征与引导策略探析

伴随着自媒体的兴起和终端设备的普及,网络日益成为当下社会舆论的主要源头。对于大学生而言,面对触手可及的网络,他们往往选择网络来表达自身的利益诉求,大学生网络舆情已成为大学管理工作中一个不可忽视的议题。本文主要探讨了在自媒体时代大学生网络舆情的特征,并提出了从构建专业队伍、自觉运用媒体、拓宽信息渠道到完善制度机制四位一体的舆情监测和引导机制。     

面向网络舆情的检索系统设计研究

网络舆情具有自由发布、传播和隐蔽等特点,这使得传统的信息检索技术很难直接应用到网络舆情监测系统中。通过深入研究网络舆情的相关技术,提出了网络舆情监测系统框架。围绕着论坛爬虫这一核心技术,分析了论坛网站的结构特点,并构建了论坛网站的层次模型,实现了对不同论坛网站的抓取。这种基于层次模型的爬虫技术兼顾了舆情信息采集的广泛性与特殊性,实验结果表明,该方法能够提高论坛爬虫的效率。     

网络视域下高校公共突发事件舆情引导策略研究

网络视域下高校公共突发事件舆情可以被定义成为在不同价值标准、文化背景以及情感状态下,人们利用网络媒介针对高校突发事件反映出来的一种态度、情绪和意见等的总和。与其他网络舆情相比,网络视域下高校公共突发事件舆情存在一定的特殊性,高校管理者应意识到网络舆情引导对高校突发事件处理的重要性,积极运用网络舆情引导机制,抓住问题处理的主动权,提出高校突发事件网络舆情的引导策略。     

网络舆情对大学生人生观的影响探析

当今,社会日新月异的发展速度使网络发展也异常迅猛,网络舆情渗透在我们生活的每一角落,更是高校大学生思想的表现。如何正确的让网络舆情对大学生的人生观进行引导,这是高校教育者一个热议话题。在网络与时俱进的同时,网络舆情给大学生带来的影响有利也有弊,所以本文分析了网络舆情对大学生人生观产生的影响及原因等,从各方面有针对性的进行了分析,及时做出合理的引导,使大学生形成良好健康的人生观。