网络舆情应对的关键技术研究--聚文网

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内容简介

网络舆情是指在互联网上传播的、公众对某一关注事件或话题所表现的、有一定影响力和具有倾向性的意见或言论的情况，是社会舆情的一种重要表现形式。网络舆情与社会舆情在内容表现形态方面具有一致性，并且在很大程度上影响着社会舆情的发展方向。同时，网络舆情表达快捷、信息多元、方式互动等特点使得其形成迅速快，对社会影响越来越巨大。本书将网络舆情要素进行分解，认为网络舆情中主要包含舆情数据和舆情参与者两个要素，并据此展开相应研究。针对舆情数据处理方面，选取了舆情分析中的信息转载（第三章）、评论挖掘（第四章）、论坛文本处理（第五章）等重点环节加以详细论述；而针对舆情参与者要素，本书在第七章展开相应研究。

作者简介

王君泽，男，1981年生，山西太原人，2010年毕业于华中科技大学，获博士学位。现为华中科技大学公共管理学院讲师，硕士生导师，从事公共管理领域的教学和研究工作。在IEEE Intelligent Systems、Information Fusion、《管理世界》、《新闻传播研究》、《情报学报》等国内外权威杂志发表论文多篇。主要研究方向包括网络舆情、国家信息安全、公共情报管理。

第一章绪论
第一节背景
第二节意义
第三节本书内容框架
第二章网络舆情应对流程及所需技术支撑
第一节引言
第二节网络舆情应对流程
第三节网络舆情应对的技术支撑
第四节与web搜索引擎的比较
第三章舆情分析中的信息转载识别
第一节引言
第二节相关工作与研究框架
第三节算法流程分析
第四节算法效果评估
第五节基于网页转载关系识别的舆情传播态势分析
第四章网络评论观点抽取
第一节引言
第二节评论有用性评估策略
第三节基于图结构的观点表述抽取策略
第五章网络文本摘要抽取
第一节引言
第二节论坛文本摘要抽取算法
第三节演进式动态新闻文档摘要生成方法研究
第六章互联网数据在舆情研判中的效用研究
第一节引言
第二节舆情研判中的互联网数据使用
第三节舆情研判中使用互联网数据的目标
第四节舆情研判中互联网数据的特征选取
第五节舆情研判中互联网数据的分析技术
第六节舆情研判中互联网数据处理的具体对象
第七节互联网数据效用发挥面临的挑战
第八节基于计算实验和大数据的互联网数据效用提升
第九节小结
第七章网络舆情中的参与者研究
第一节引言
第二节网络舆情中的参与者
第三节微博社区意见领袖的识别
第四节网络水军现象的研究与对策
第五节小结
第八章微博社区网络结构的统计特性
第一节社会网络分析
第二节微博社区数据样本的实证分析
第三节网络舆情传播模型
第四节微博社区结构对舆情传播的影响
第五节结果分析及其意义
第六节小结
第九章网络舆情事件的案例库构建与舆情研判
第一节大数据对网络舆情分析的影响
第二节微博舆情案例库的构建及案例数据分析
第三节舆情案例数据对于舆情研判工作的支撑
第十章总结
后记

网络舆情应对的关键技术研究

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