基于大数据舆情处理的房地产企业效益提升应用研究

发布时间：2023-04-02 02:29

　　互联网给人民生活带来便利,也给政府和企业管理带来挑战,敏感事件容易发酵为舆情事件,会直接影响到企业的声誉、生存与发展。而近几年房企的竞争越来越激烈,同时民众维权意识増强,品牌声誉、舆论导向对其影响尤其明显。本论文希望设计一套针对房地行产行业的舆情大数据平台,可以实现舆情监测及告警、政策及法规获取、舆情分析及跟踪、品牌宣传及引导、营销活动监测、竞争对手监测等。不同领域的舆情主体与特征存在较大的差距,地产行业舆情的主要特点是易爆发,易产生极端事件,群体具有同理心,情绪易传染,舆情线上线下会异步推动,影响房企形象。统计分析表明,政策法规会影响整个地产行业,与房企相关的事件会影响房企股价。通过多项式回归分析发现,房企的舆情负面率会影响房企的业绩指标每股收益。随着负面率的增长,每股收益持续下降,但下降速度在减缓,当负面率从2%降至3%时,每股收益会减少0.112元。在平台建设上首先使用文本分类模型实现行业相关性分类、负面舆情识别、行业政策分类、房企动态分类、人物言论等分类,然后采用文本聚类模型解决热点新闻聚类、去重、关联及溯源的问题,同时利用细粒度观点提取来实现关键词自动识别、近义词归类、评论内...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 舆情处理研究现状
        1.2.1 舆情对房地产的影响研究现状
        1.2.2 舆情处理方法研究现状
        1.2.3 舆情处理平台研究现状
        1.2.4 舆情处理研究现状小结
    1.3 研究目标及意义
    1.4 研究内容和技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
第二章 相关理论概述
    2.1 网络舆情的相关理论
        2.1.1 网络舆情的概念
        2.1.2 网络舆情的要素
        2.1.3 网络舆情生成原因
        2.1.4 网络舆情的特征
    2.2 舆情处理的相关理论
        2.2.1 网络舆情监测
        2.2.2 网络舆情危机预警
        2.2.3 舆情分析中用到的文本模型
        2.2.4 网络舆情的传播控制
    2.3 影响分析的相关理论
        2.3.1 相关性分析
        2.3.2 多元线性回归
        2.3.3 多项式回归
    2.4 信息系统效益评估的相关理论
        2.4.1 信息系统效益评估方法
        2.4.2 指标体系权重计算方法
    2.5 本章小结
第三章 地产行业舆情应用现状
    3.1 舆情事件对房企的影响分析
        3.1.1 舆情事件对房企的影响定性分析
        3.1.2 舆情与房企业绩的回归分析
    3.2 地产行业的舆情特点
    3.3 本章小结
第四章 地产舆情大数据平台
    4.1 需求分析
        4.1.1 地产行业的舆情需求研究
        4.1.2 不同对象的需求差异性
    4.2 功能简介
        4.2.1 主要场景
        4.2.2 平台构成
    4.3 功能设计
        4.3.1 行业舆情监测
        4.3.2 企业舆情监控
        4.3.3 用户口碑分析
    4.4 主要难点及实现
        4.4.1 数据采集
        4.4.2 文本分类
        4.4.3 文本聚类
        4.4.4 细粒度观点提取
    4.5 本章小结
第五章 舆情大数据平台的效益分析
    5.1 舆情平台案例
        5.1.1 T公司舆情需求调研
        5.1.2 T公司舆情平台应用
    5.2 需求满足度分析
    5.3 基于熵权法的整体效益评估
        5.3.1 指标体系设计
        5.3.2 问卷设计及调研
        5.3.3 基于熵权法的指标权重计算
        5.3.4 各项指标得分计算及结果分析
    5.4 管理效益和经济效益提升
        5.4.1 管理效益提升
        5.4.2 经济效益提升
    5.5 本章小结
结论和展望
    一、主要结论
    二、未来展望
参考文献
附录:地产舆情平台调查问卷设计
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3778349