基于SNA与模糊TOPSIS的网络舆情关键节点识别分类模型研究

发布时间：2018-01-24 13:37

  本文关键词： 网络舆情 关键节点 识别 分类 社会网络分析 综合评价　出处：《现代情报》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及Goo Seeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博"8·12滨海爆炸"事件为例进行具体分析。[结果/结论 ]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
[Abstract]:[Objective / significance] in the practice of monitoring and management of public opinion, the key nodes in the network of public opinion are quickly and effectively identified, which is of great significance to the supervision and governance of public opinion. [Methods / process] from the dual dimension of content and structure, a complete technical method of mining, recognizing and classifying the key nodes of network public opinion is designed, which involves Goo Seekerator Gephi. Fuzzy AHP and TOPSIS and other software and algorithm, and take Sina Weibo "8 路12 littoral explosion" as an example to carry on the concrete analysis. [Results / conclusion] the limitation of sorting key nodes from a single dimension is broken through, and the identification and classification of key nodes are further deepened, and the evolution characteristics are clearly defined. Scientific response to network public opinion has reference value.
【作者单位】： 吉林大学管理学院;长沙师范学院图书馆;
【基金】：吉林大学2015年度基本科研业务费哲学社会科学研究种子基金项目“我国开放存取持续发展的关键问题解析:问题机理、接受模型及政策导向研究”
【分类号】：TP301.6;TP393.09
【正文快照】： 随着互联网技术和Web2.0技术的广泛应用和发展,自媒体社交服务平台(诸如微博、Twitter、Facebook等)成为大众交流与信息推广的主要方式之一,用户以文字、图片和视频等形式在自媒体平台上进行信息交互,从而产生海量个人信息和交互数据,形成基于事件或其变异的网络舆情[1]。从自

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本文编号：1460170