基于web日志的高校网络舆情分析系统模型研究

发布时间：2021-01-02 17:59

　　我们国家拥有世界上数量最多的网民和最大的网络访问量,根据2020年3月中国互联网络信息中心《第45次中国互联网发展状况统计报告》,我国网民的总体规模为9.04亿,其中学生网民占比26.9%。同时,根据教育部发布的《中国高等教育系列质量报告》,截至2016年,我国普通高校达到2596所,各级各类高校学生规模达到约4000万。高校学生规模巨大,再加上青春期的高校学生在心理发展、价值观上尚不够成熟和固定,个人观点容易受他人影响,导致高校网络舆情具体其自身特殊性。高校网络舆情如果发生,短时间内迅速扩散影响到大学生的态度和观点是大概率事件,甚至会对他们在现实生活中的行为导致极大影响,所以,一旦发生舆情,则必须及时地采取相关措施。最基础的工作就是实施相应的舆情监控措施,制定处置预案,以期达到控制舆情进一步扩散和引导事态发展的目的。同时,有效的网络舆情分析,可以更好地了解大学生诉求和意见,对建设安全稳定、和谐积极的网络环境和高校舆论环境意义重大。 

【文章来源】：大众标准化. 2020年20期

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 网络舆情监测研究现状
2 相关理论
    2.1 大数据概述
    2.2 网络舆情概述
3 模型设计
    3.1 信息抓取的精准性
    3.2 信息处理的及时性
    3.3 分析结果的准确性
4 关键技术
    4.1 日志数据的标准化处理及热点路径聚类分析
        4.1.1 日志元数据的标准化处理
        4.1.2 热点站点（路径）聚类分析
    4.2 信息采集和格式化预处理
    4.3 文本聚类分析
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据平台技术综述[J]. 宫夏屹,李伯虎,柴旭东,谷牧.  系统仿真学报. 2014(03)
[2]大数据及其科学问题与方法的探讨[J]. 何非,何克清.  武汉大学学报(理学版). 2014(01)
[3]网络舆情信息监测研究进展[J]. 陈忆金,曹树金,陈少驰,陈珏静.  图书情报知识. 2011(06)
[4]略论网络舆情的概念、特点、表达与传播[J]. 刘毅.  理论界. 2007(01)
[5]互联网内容及舆情深度分析模式[J]. 谢海光,陈中润.  中国青年政治学院学报. 2006(03)

硕士论文
[1]基于海量舆情信息的话题检测系统的设计与实现[D]. 王树辰.中山大学 2013



本文编号：2953376