大数据背景下G政府舆情分析应用研究

发布时间：2017-04-14 07:02

  本文关键词：大数据背景下G政府舆情分析应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大数据应用、新型政府治理、和服务型政府等主题,都是当前热门并且有创新性的主题。海量数据的浪潮正呼啸而来,被推向大数据前线的,远不止是商业为目的的众多企业,同时也有公共服务为目的的政府机构。与前者类似,政府在履行其职责——管理社会的过程中,正面临着越来越大的挑战,但在另一个角度上看,如果合理应对和运用这些数据,也必将为社会管理带来巨大的好处。本论文选取G政府大数据舆情分析应用作为研究对象,研究通过大数据技术进行实时的数据采集、计算、挖掘、分析、应用。在后文的主要章节中我们研究和分析G政府的数据现状、业务需求、并提出业务解决方案、实施方案,并描述整个数据处理思路和应用思路,以及可视化呈现等方面的内容。特别是对社情民意数据处理上的难点,如事件识别、事件关联、主题聚类分析、热词识别与关联、大数据的可视化等主题做了深入的分析研究,提出了可实施的思路与技术方法。本文的旨意在于通过实际的案例分析,探索大数据分析在政府治理中的应用,作为目标,首先可以将X市的社情民意,如热点、主题、事件,通过可视化的方式呈现出来,为政府管理提供数据支持；其次可以对数据进入更深入的分析,分析事件关联、主题关联等,进行预警、预测、闭环追踪等更高级的应用。最后,希望通过G政府社情民意大数据分析的成功案例,给其它政府部门提供了参考意义,为政府开展大数据社情民意分析提供一套解决方案和思路。
【关键词】：大数据 舆情分析 政府 数据可视化 数据挖掘 聚类分析
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D63
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-16
• 第一章 绪论16-23
• 1.1 研究背景和意义16-17
• 1.1.1 研究背景16
• 1.1.2 研究意义16-17
• 1.2 国内外研究状况17-19
• 1.3 研究目标及研究内容19-20
• 1.3.1 研究目标19
• 1.3.2 研究内容19-20
• 1.4 研究方法和技术路线20-23
• 1.4.1 研究方法20-22
• 1.4.2 技术路线图22-23
• 第二章 相关理论概述23-31
• 2.1 大数据基本概念23-27
• 2.1.1 大数据概念23-24
• 2.1.2 大数据技术24-25
• 2.1.3 大数据应用25-27
• 2.2 主题挖掘分析技术27-31
• 2.2.1 聚类分析技术27-28
• 2.2.2 相似项发现技术28-31
• 第三章 业务需求与业务场景31-40
• 3.1 G政府舆情分析现状31-33
• 3.1.1 项目背景31
• 3.1.2 建设意义31-32
• 3.1.3 建设目标32
• 3.1.4 G政府舆情分析现状32-33
• 3.2 G政府舆情分析需求33-36
• 3.2.1 业务分析目标33-35
• 3.2.2 系统实施要求35-36
• 3.3 业务角色与业务场景36-40
• 3.3.1 政府决策者(领导层)应用场景36-37
• 3.3.2 政府数据分析师应用场景37-38
• 3.3.3 舆情终端处理人员应用场景38-40
• 第四章 政府舆情的热词分析40-46
• 4.1 务分析40-41
• 4.1.1 应用场景40
• 4.1.2 功能分析40-41
• 4.2 数据建模41-43
• 4.2.1 数据建模目标41
• 4.2.2 数据处理流程41-43
• 4.2.3 数据输出结果43
• 4.3 可视化设计43-46
• 4.3.1 一层热词可视化43-44
• 4.3.2 二层热词可视化44-46
• 第五章 政府舆情的主题分析46-52
• 5.1 业务分析46-47
• 5.1.1 应用场景46
• 5.1.2 务功能46-47
• 5.2 数据建模47-49
• 5.2.1 数据建模目标47-48
• 5.2.2 数据处理流程48-49
• 5.2.3 数据输出结果49
• 5.3 可视化设计49-52
• 5.3.1 综合分析可视化设计49-50
• 5.3.2 经典案例可视化设计50-52
• 第六章 政府舆情的画象分析52-59
• 6.1 业务分析52-53
• 6.1.1 应用场景52
• 6.1.2 功能分析52-53
• 6.2 数据建模53-57
• 6.2.1 数据建模目标53-54
• 6.2.2 数据处理流程54-56
• 6.2.3 数据输出结果56-57
• 6.3 可视化设计57-59
• 6.3.1 群体画象可视化57-58
• 6.3.2 个体画象可视化58-59
• 第七章 政府舆情的事件预警59-65
• 7.1 业务分析59-60
• 7.1.1 应用场景59
• 7.1.2 功能分析59-60
• 7.2 数据建模60-62
• 7.2.1 数据建模目标60
• 7.2.2 数据处理流程60-61
• 7.2.3 数据输出结果61-62
• 7.3 可视化设计62-65
• 7.3.1 聚集类事件(地理维度)可视化62-63
• 7.3.2 聚集类事件(时间维度)可视化63-64
• 7.3.3 事件关联分析可视化64-65
• 第八章 政府舆情的阀值预警65-74
• 8.1 业务分析65-66
• 8.1.1 应用场景65
• 8.1.2 功能分析65-66
• 8.2 数据建模66-71
• 8.2.1 数据建模目标66-67
• 8.2.2 数据处理流程67-68
• 8.2.3 数据输出结果68-71
• 8.3 可视化设计71-74
• 8.3.1 红黄牌预警可视化71-72
• 8.3.2 区域预警可视化72
• 8.3.3 部门预警可视化72-74
• 第九章 政府舆情的综合分析74-81
• 9.1 务分析74-75
• 9.1.1 应用场景74
• 9.1.2 地图分析(热力图)功能分析74
• 9.1.3 综合分析(决策支持)功能分析74-75
• 9.2 数据建模75-77
• 9.2.1 数据建模目标76
• 9.2.2 数据处理流程76
• 9.2.3 数据输出结果76-77
• 9.3 可视化设计77-81
• 9.3.1 地图分析可视化77-78
• 9.3.2 决策支持可视化78-81
• 第十章 解决方案81-97
• 10.1 G政府舆情分析应用业务方案81-84
• 10.1.1 G政府大数据平台总体规划81-82
• 10.1.2 可视化设计技术方案82-83
• 10.1.3 舆情分析业务解决方案83-84
• 10.2 G政府舆情分析应用技术方案84-87
• 10.2.1 系统逻辑架构设计84
• 10.2.2 系统技术架构设计84-86
• 10.2.3 系统数据架构设计86-87
• 10.3 G政府舆情分析数据处理方案87-96
• 10.3.1 数据来源87-89
• 10.3.2 数据格式89-92
• 10.3.3 整体处理过程92
• 10.3.4 语音数据的处理92-93
• 10.3.5 非结构化数据的采集93
• 10.3.6 基本数据集93-96
• 10.4 G政府舆情分析应用实施方案96-97
• 10.4.1 项目实施进度96
• 10.4.2 项目实施保障96-97
• 结论97-98
• 参考文献98-101
• 致谢101

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