網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)

定　價：￥69.00

作　者：	蔡皖東著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	大中專教材研究生/本科/?？平滩?/td>

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ISBN：	9787121333545	出版時間：	2018-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	224	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)媒體已經(jīng)成為重要的信息傳播和交流平臺，同時也是網(wǎng)絡(luò)輿情形成和傳播的主要載體。網(wǎng)絡(luò)輿情通常由突發(fā)社會公共事件觸發(fā)，反映了人們對某一公共事件所表達(dá)的認(rèn)知、態(tài)度、情感和傾向性，具有虛擬化、快捷化、多元化、開放性、匿名性及互動性等特點。隨著網(wǎng)絡(luò)輿論影響力的增強，網(wǎng)絡(luò)輿情已經(jīng)成為各級政府了解社情民意的重要窗口。隨著網(wǎng)絡(luò)輿論對社會和公眾影響的不斷增大，出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)炒作、造謠傳謠等不良的現(xiàn)象，損害了網(wǎng)絡(luò)媒體公信力，擾亂了網(wǎng)絡(luò)正常傳播秩序，產(chǎn)生了錯誤的輿論導(dǎo)向，極易引發(fā)社會群體性事件。因此，加強互聯(lián)網(wǎng)管理和輿論治理非常重要和必要。國家大力推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控體系建設(shè)，加強對網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測和引導(dǎo)。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)測中發(fā)揮了重要的作用，其系統(tǒng)核心技術(shù)就是網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)主要涉及網(wǎng)絡(luò)信息采集技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)輿情傳播機(jī)制、話題檢測與跟蹤技術(shù)、文本分割技術(shù)、文本情感分析技術(shù)等。本書主要介紹了網(wǎng)絡(luò)輿情分析所涉及的主要方法和關(guān)鍵技術(shù)，全書共有7章，分別介紹了網(wǎng)絡(luò)輿情概論、網(wǎng)絡(luò)信息采集技術(shù)、微博網(wǎng)絡(luò)信息傳播機(jī)制、網(wǎng)絡(luò)論壇輿情傳播機(jī)制、話題檢測與跟蹤技術(shù)、文本分割技術(shù)和文本情感分析技術(shù)。在介紹主要模型和算法時，還給出了模型和算法的實驗驗證，以便讀者加深對模型和算法的理解。本書可作為網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)科相關(guān)專業(yè)的研究生和本科生教材，也可作為從事相關(guān)工作的科技人員及管理人員的參考書。

作者簡介

　　蔡皖東，西北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，西北工業(yè)大學(xué)信息安全學(xué)科帶頭人，從事網(wǎng)絡(luò)信息空間安全、網(wǎng)絡(luò)輿情管理等方面的科研和教學(xué)工作。

圖書目錄

目錄
第1章網(wǎng)絡(luò)輿情概論 1
1．1 網(wǎng)絡(luò)輿情概述 1
1．1．1 輿情與輿論 1
1．1．2 網(wǎng)絡(luò)輿情 2
1．1．3 網(wǎng)絡(luò)輿情演化 3
1．1．4 網(wǎng)絡(luò)輿情實例 5
1．2 網(wǎng)絡(luò)輿論空間治理 8
1．2．1 網(wǎng)絡(luò)炒作問題 8
1．2．2 網(wǎng)絡(luò)大V問題 9
1．2．3 政務(wù)微博作用 10
1．3 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播平臺 13
1．3．1 微博網(wǎng)絡(luò) 13
1．3．2 網(wǎng)絡(luò)論壇 15
1．4 網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù) 16
1．4．1 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測系統(tǒng) 16
1．4．2 網(wǎng)絡(luò)信息采集技術(shù) 17
1．4．3 話題檢測與跟蹤技術(shù) 20
1．4．4 文本情感分析技術(shù) 22
第2章網(wǎng)絡(luò)信息采集技術(shù) 25
2．1 引言 25
2．2 搜索引擎概念 25
2．2．1 通用搜索引擎 25
2．2．2 主題搜索引擎 27
2．3 網(wǎng)絡(luò)蜘蛛概念 29
2．3．1 基本概念 29
2．3．2 通用蜘蛛 29
2．3．3 主題蜘蛛 32
2．4 網(wǎng)頁搜索算法 34
2．4．1 網(wǎng)頁特征選取 34
2．4．2 網(wǎng)頁搜索算法 36
2．4．3 鏈接分級搜索 41
2．5 網(wǎng)頁相似度計算 43
2．5．1 向量空間模型 44
2．5．2 相似度計算 45
2．6 主題蜘蛛組成 48
2．6．1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 48
2．6．2 主題確立模塊 49
2．6．3 爬行模塊 49
2．6．4 相似度計算模塊 53
2．6．5 搜索策略模塊 53
2．6．6 系統(tǒng)界面 54
第3章微博網(wǎng)絡(luò)信息傳播機(jī)制 56
3．1 引言 56
3．2 微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)特性 57
3．2．1 轉(zhuǎn)發(fā)行為特性 57
3．2．2 轉(zhuǎn)發(fā)特性分析 61
3．3 微博轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測 66
3．3．1 預(yù)測算法 66
3．3．2 算法驗證 72
3．4 微博轉(zhuǎn)發(fā)峰值分析 76
3．4．1 時間序列概念 76
3．4．2 峰值特性分析 77
3．5 微博意見領(lǐng)袖識別 87
3．5．1 識別方法 87
3．5．2 算法驗證 89
第4章網(wǎng)絡(luò)論壇輿情傳播機(jī)制 94
4．1 引言 94
4．2 網(wǎng)絡(luò)論壇輿情形成模型 95
4．2．1 網(wǎng)絡(luò)論壇結(jié)構(gòu) 95
4．2．2 輿情形成模型 96
4．2．3 模型驗證 98
4．3 網(wǎng)絡(luò)論壇意見領(lǐng)袖識別 100
4．3．1 論壇有向網(wǎng)絡(luò)圖模型 101
4．3．2 論壇意見領(lǐng)袖識別算法 102
4．3．3 算法驗證 103
4．4 網(wǎng)絡(luò)水軍熱帖檢測 106
4．4．1 熱點話題特征提取 107
4．4．2 水軍熱帖檢測算法 110
4．4．3 算法驗證 110
4．5 網(wǎng)絡(luò)水軍賬號檢測 112
4．5．1 檢測算法 113
4．5．2 算法驗證 116
第5章話題檢測與跟蹤技術(shù) 119
5．1 引言 119
5．2 基本概念 120
5．2．1 TDT目標(biāo)和任務(wù) 120
5．2．2 TDT語料 122
5．2．3 TDT評價指標(biāo) 122
5．3 相關(guān)技術(shù) 124
5．3．1 表示模型 124
5．3．2 相似度計算 125
5．3．3 特征項選取 126
5．3．4 文本聚類 127
5．3．5 文本分類 130
5．4 話題檢測算法 133
5．4．1 K-MEANS算法 133
5．4．2 模糊聚類方法 135
5．4．3 蟻群聚類算法 138
5．4．4 算法驗證 139
5．5 話題跟蹤算法 145
5．5．1 KNN算法及改進(jìn) 145
5．5．2 算法驗證 146
5．6 熱點話題檢測 148
5．6．1 檢測方法 148
5．6．2 算法驗證 151
第6章文本分割技術(shù) 155
6．1 引言 155
6．2 基本概念 156
6．2．1 文本分割點 156
6．2．2 文本分割方法 157
6．2．3 文本分割算法評價 159
6．3 基于LDA模型的文本分割 161
6．3．1 LDA模型 161
6．3．2 LDA模型改進(jìn) 165
6．3．3 相似度計算 167
6．3．4 邊界識別策略 168
6．3．5 算法驗證 169
6．4 基于VSM模型的文本分割 174
6．4．1 特征項選取 174
6．4．2 語義段分割方法 176
6．4．3 算法驗證 179
第7章文本情感分析技術(shù) 181
7．1 引言 181
7．2 基本概念 182
7．2．1 文本情感分析層次 182
7．2．2 文本情感分析方法 184
7．2．3 語言建模方法 184
7．3 句子情感分析方法 185
7．3．1 主題句識別方法 185
7．3．2 主觀句識別方法 189
7．3．3 主觀關(guān)系識別方法 192
7．3．4 算法驗證 195
7．4 段落情感分析方法 198
7．4．1 語義段句子情感標(biāo)注 199
7．4．2 語義段句子權(quán)重計算 199
7．4．3 語義段情感計算方法 200
7．4．4 算法驗證 202
7．5 文本情感分析模型 205
7．5．1 文本情感模型 205
7．5．2 模型參數(shù)估計 208
7．5．3 語言模型評價 209
7．5．4 算法驗證 211
參考文獻(xiàn) 214