大数据时代的网络舆情分析

本书以基于Hadoop的信息挖掘平台为基础，实现语义挖掘、关键信息抽取和情感倾向性分析。构建互联网数据可视化框架，分析事件趋势特征和相关指标。在上述基础之上，针对数据的多维分析，信息可视化将纷繁抽象的结构化数据表示成为可见的图形图像。同时，通过进行预警评估分级，实时研判舆情，根据舆情预警级别做出相应的处置部署，从而使辅助决策更加具有针对性

武装，博士，首都经济贸易大学信息学院副教授，中国计算机学会会员，于2014年12月-2015年12月赴美国北卡罗来纳州立大学做访问研究。目前主要研究方向为大数据、网络舆情、可视化和智能信息处理等。主持和参加的科研项目有12项，包括国家自然基金项目、北京市哲学社科项目、北京市教委社科项目和北京自然基金项目等。

第1章 大数据概述 1.1 研究背景 1.2 国内外研究概况 1.2.1 国内研究概况 1.2.2 国外研究概况 1.3 大数据理论 1.3.1 大数据定义 1.3.2 大数据特征 1.4 发展情况 1.4.1 国外发展情况 1.4.2 国内发展情况 1.4.3 大数据发展环境与策略 1.4.4 大数据产业发展状况 1.4.5 大数据发展趋势 1.5 大数据发展面临的挑战与机遇 1.5.1 大数据发展面临的挑战 1.5.2 大数据发展带来的机遇 1.6 大数据应用 1.7 本章小结 第2章 云计算概述 2.1 传统数据中心 2.1.1 数据中心的概念 2.1.2 传统数据中心的构建 2.1.3 传统数据中心存在的问题 2.2 云数据中心的构建 2.2.1 虚拟化 2.2.2 资源池化 2.2.3 自动化 2.3 数据中心的管理 2.4 云计算概论 2.4.1 国内外研究发展现状 2.4.2 云计算发展历程 2.4.3 云计算的概念 2.4.4 云计算的服务交付模式 2.4.5 云计算的原理 2.4.6 云计算的核心技术 2.4.7 云计算部署方式 2.4.8 云计算面临的问题和机遇 2.4.9 云计算的应用 2.5 云计算平台架构 2.5.1 云计算平台架构简介 2.5.2 云计算平台架构的设计 2.6 云计算的业界动态 2.6.1 IBM 2.6.2 Amazon 2.6.3 Salesforee 2.6.4 Microsoft 2.7 云计算的安全风险分析 2.7.1 云计算平台安全风险 ……