面向司法领域的舆情监测技术研究与系统实现

发布时间：2021-06-09 19:24

　　随着我国在司法机关大力推行案件信息公开,人民群众对公检法等话题相关事件的关注日益增长。网络舆情虽能推动司法改革和进步,却往往泥沙俱下,尤其是恶性舆论向司法机关施加的压力将干扰司法权的独立。然而,司法独立与尊重民意并不矛盾。舆情监测技术的支持,可以极大缓解司法机关的公关压力,促使司法机关更公正公平地行使权力。舆情监测是一项交叉了社会科学和数据科学、融合了多种技术的复杂系统。本文立足于实际需求,结合了对舆情监测的技术研究和系统实现两方面的工作。本文介绍了面向司法领域的舆情监测系统的实现方法,并基于系统采集的海量真实数据,进行了多项相关技术的研究。本文探索了多种机器学习算法与图论知识在结构化舆情数据上的应用。包括对不同类型舆情事件的传播规律进行定量和定性的分析;基于初期传播状态对最终传播层级的预测;基于当前传播状态对次日传播趋势的预测;以及对传播网络中的意见领袖进行挖掘等。本文也探索了多种深度学习与自然语言处理技术在文本类型的非结构化数据上的应用。包括在热点话题中智能识别公检法等话题相关的舆情事件;在海量微博评论文本中检测用户的情感;以及在事件相关新闻报道中挖掘事件相关要素等。系统在各项任务... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

信息传播网络与路径示意图

论文模块关系图

“奚梦瑶回应被高调求婚”事件转发网络图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究[J]. 游丹丹,陈福集.  情报杂志. 2016(08)
[2]基于小波分析与人工神经网络的网络舆情预测[J]. 舒予,张黎俐.  情报科学. 2016(04)
[3]基于混沌理论和改进径向基函数神经网络的网络舆情预测方法[J]. 魏德志,陈福集,郑小雪.  物理学报. 2015(11)
[4]基于灰色支持向量机的网络舆情预测模型[J]. 曾振东.  计算机应用与软件. 2014(02)
[5]基于意见领袖引导作用的网络舆论演化研究[J]. 周而重,钟宁,黄佳进.  计算机科学. 2013(11)
[6]面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法[J]. 贺飞艳,何炎祥,刘楠,刘健博,彭敏.  北京大学学报(自然科学版). 2014(01)
[7]利用灰色预测与模式识别方法构建网络舆情预测与预警模型[J]. 杜智涛,谢新洲.  图书情报工作. 2013(15)
[8]BBS中的“舆论领袖”影响力传播模型研究——以上海交通大学“饮水思源”BBS为例[J]. 薛可,陈晞.  新闻大学. 2010(04)

博士论文
[1]突发事件网络舆情演变研究[D]. 方付建.华中科技大学 2011

硕士论文
[1]微博用户转发预测特征的特征选择研究[D]. 赵领帅.西北大学 2018
[2]突发事件微博舆情的话题发现和热度预测研究[D]. 李良.西安理工大学 2018
[3]基于多任务学习和深度学习的微博预测流行度[D]. 韩凤娟.河南大学 2018
[4]基于概念图谱和情绪知识的消费意图预测研究[D]. 赵晶晶.哈尔滨工业大学 2018
[5]网络舆情演化模型研究与应用[D]. 李远梅.新疆大学 2017
[6]基于社交网络模型与话题演化的微博意见领袖挖掘研究[D]. 王祎珺.西南科技大学 2016



本文编号：3221171