网络舆情

[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的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。 【大数据背景下的网络舆情智能预警机制】 随着互联网的快速发展，网络舆情成为衡量社会情绪和公众态度的重要指标。在大数据时代，海量的网络信息为舆情分析提供了丰富的数据源，但同时也带来了挑战，如何高效地处理这些数据并准确预测舆情走向成为关键。文章提出了构建网络舆情采集和特征挖掘体系的方法。这一体系通过大数据技术提高舆情数据的采集效率，利用分布式处理技术处理大数据量，以适应快速变化的网络环境。同时，文本计算的边缘化处理使得在分布式系统中能更快地提取舆情敏感特征，从而提升查询速度。通过复杂网络理论对舆情团落进行分析，可以揭示舆情事件之间的关联性和演化规律。利用深度学习技术，能够进一步提升对舆情的智能计算能力，通过对网络舆情事件的演化推理，增强对舆情态势的智能分析水平，预测其可能的发展趋势。再者，建立人机协同的舆情智能预警机制是文章的核心成果。这一机制结合了机器的定量计算能力与人类决策者的定性分析，形成了一种互补模式。通过提高舆情预警的可视化程度，可以为预防和应对突发事件提供及时的预控方案，实现更有效的社会管理。论文强调了录用定稿网络首发的严谨性和正式性，确保了研究成果的创新性、科学性和先进性，并遵循了相关的学术规范和技术标准。通过在网络版期刊上发表，这些研究成果得以快速传播，为学术交流和社会实践提供了宝贵的参考。的研究对于理解大数据环境下网络舆情的动态演变、预警机制的构建以及社会创新治理具有重要意义。它不仅推动了舆情分析的技术进步，还为实际的舆情管理工作提供了理论指导和实用工具，对于提升社会公共事务的预见性和应对能力具有深远影响。

为了提升网络舆情引导与管理能力，设计了基于网络的数字媒体内容舆情分析系统。该系统采用动态跟踪、数据挖掘和聚类技术，实现对互联网信息的实时跟踪和深入分析，及时发现舆情动态并进行有效监控。系统采用模块化设计方案，重点实现主功能模块，经过测试验证，确保系统提供专业技术支持，有效应对网络不良信息，提升网络舆论引导能力。

Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。

基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计通过数据挖掘算法快速发现舆论热点，进而通过文本分类算法归类信息，为舆情监管部门提供原始资料、数据图表和分析建议。

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

Hopfield网络（反馈网络）的仿真：simuhop设计solvehop设计Hopfield网络solvelin设计线性网络rands产生对称随机数learnbp反向传播学习规则learnh Hebb学习规则learnp感知层学习规则learnwh Widrow-Hoff学习规则initlin线性层初始化initp感知层初始化initsm自组织映射初始化plotsm绘制自组织映射图trainbp利用反向传播训练前向网络trainp利用感知规则训练感知层trainwh利用Widrow-Hoff规则训练线性层trainsm利用Kohonen规则训练自组织映射

Bing Liu 著

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