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

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

网络连接从给定起点进行数据传输。

网络学习资源 中央广播电视大学: http://www.open.edu.cn 北京广播电视大学: http://www.btvu.org 北京广播电视大学在线学习平台: school.btvu.org 使用说明: 访问以上网站， 使用实名或学号注册登录后，即可进行学习、查询资料、参与在线讨论等操作。

这是一个关于有驱网络锁的配置文件，采用7z格式压缩。