网络舆情分析范文
时间：2023-05-06 18:23:33
导语：如何才能写好一篇网络舆情分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
一、网络舆情
（一）网络舆情概念。网络舆情将网络作为载体，将事件作为核心基础，广泛的传递网民的言论、意见、态度等，有效的进行传播与互动行为。网络舆情就是在一定的设置空间中，利用网络将社会事件通过信息共享的平台传播出去，将民众对社会的态度、意见、价值、观念等有效的传递。
（二）网络舆情所具有的特征。网络舆情的主体是由无数的网民构成的，具体特征包括：直接性、随意性、突发性、隐蔽性、偏差性[1]。直接性就是通过网络的共享，网民可以及时的发表自己的言论，还可以无限次地传播、重播；随意性就是网民可以在网络上使用匿名、现身等形式发表言论，舆论的内容随意性很大；突发性就是网络没有时间、空间的临界点，可以进行实时的更新活动，保证网络的快速传播；隐蔽性就是网民可以通过网络隐蔽自己的身份，宣泄自身的情绪等。
二、链接特征方面的分析
如图1所示，是连接特征分析的常用指标，是很多的学者通过全方面的、多角度的对连接分析进行的研究，最终总结出的常用指标。
三、实验分析
（一）实验内容以及方法。这次实验选择的是全国知名的新闻网站进行的有效研究，如表1所示。其中，表中显示的域属于是爬行之列。例如：等，同时，这些域的结果全部属于/。这次实验使用的方法是网络舆情监测巴特网络爬虫工具，例如：如表1所示，在域中搜索爬行和“南平凶案”有关的Wed网页[2]，快速地寻找到页面的标题、公布的时间、出处、域、URL等相关的信息，其中标题就是Wed网页的标题，公布的时间就是Wed网页新闻的时间，出处就是Wed网页新闻的来源，域就是涵盖新闻的域，URL就是Wed网页的网址串。
（二）分析与结论。统计有效的抓取数据要以日为单位，统计的时间区域2010.3.23至2010.5.2，如图2表示的是得到的结果，图中的横轴表示的是日期，纵轴表示的是网络舆情的数量。通过图2的数据说明了，03-23是网络舆情发生的日期，在这一天中达到了很高的数量，体现出舆情的突发性。03-24到03-26是网络舆情达到的高峰时期，属于是爆发期。03-26到04-05是表示事件的关注量降低，其中03-26到04-01是平和时期，直到04-06属于冬眠状态。04-08是“南平凶杀案”开庭审理的期间，同时，也是致使04-08关注量增加的重要原因。直至04-11关注量下降。04-12到04-14是导致舆情关注量再次升高，通过URL的查询得知，04-12发生了“广西合浦”案件，激活了冬眠中的舆情，引来人们的关注。
结束语
综上所述，通过对我国知名网站进行的有效实验表明，连接分析的方法对网络舆情的实际发生的新闻的实时演变具有很好的吻合作用，保持一致，将连接分析方法应用到网络舆情中是具有科学合理性的。有效地对网络舆情提供指导的作用，帮助政府有效的进行疏导与指引等，在社会治安方面做出了巨大的贡献与价值。
参考文献
[1]吴华香.链接分析法在网络计量中的应用[J].情报杂志,2003(6):15-17.
篇2
【关键词】 网络舆情 领导决策 科学化
【作者简介】 张廷,武汉科技大学党委宣传部副部长,讲师,博士,研究方向:行政管理理论与实践、领导科学与艺术。
总书记在党的十七大报告中明确指出,要推进领导决策科学化建设,完善决策信息和智力支持系统,增强决策透明度和公众参与度,制定与群众利益密切相关的政策原则上要公开听取意见。随着我国高校管理体制改革的深入发展和高校办学自的扩大,学校层面的战略选择和重大决策将对学校自身发展产生重大影响。高校领导决策科学化就显得越发重要,因为它是保证学校决策的正确性、保障教育事业健康发展的根本途径。
随着互联网的快速发展,网络舆论在充分表达民意方面有着传统舆论无法比拟的优势,为领导决策提供了丰富的信息,成为高校领导了解民意的重要渠道和进行决策的重要信息来源。因此,分析网络舆情具有较强的理论价值和现实意义,是新时期实现领导决策科学化的重要工具。
一、高校网络舆情的特点
舆情即“舆论情况”,通常是指在一定的社会环境中,围绕某种社会事件的发生、发展和变化,公众对于此类事件表现出的具有一定影响力、带有倾向性的意见及态度的综合体。而网络舆情则是社会舆情的一种表现形式,是社会公众由于各类社会现象或社会问题的刺激而在互联网上对其公开表达的认知、态度、情感和行为倾向的集合。高校师生员工具有思维活跃、接受新生事物能力强、文化程度较高等特点,所以容易成为网络舆情的接受者和传播者,因此,高校网络舆情呈现出不同的特点。
1. 高校网络舆情具有高度的交互性。网络舆情传播的载体不同于传统媒体,前者是一种双向的交互式的信息传播,而后者只是单向的信息传播。网络的最大价值,不在其海量的信息和传播的实时性,而体现在它的交互性上。在传统舆情的传播过程中,大众传播媒介是舆情传播的主体,高校师生只是舆情的“接受者”。而通过网络传播的舆情则实现了信息传播的双向互动,老师和学生不仅是舆情的被动“接受者”,而且还是舆情的“中介”,甚至是主动的“传播者”。由于网络舆情的传播载体如电子文档、图片、视频、E-mail或链接等都极易被复制和转发,而高校师生对这些网络工具十分熟悉。这样无形中就增加了引领舆情导向的难度。
2. 高校网络舆情具有发生的即时性。舆情价值量的大小与时间因素有关,与传统媒体舆情相比较,网络舆情的传播和表达具有较高的时效性。国内外的一些重大事件,在传统媒介如广播、电视、报刊杂志中传播往往要经过一段时间才能传达到群众中,并且许多信息还可能经过了层层“过滤”才得以和群众见面。而网络传播则打破了时空的界限,对一些重大新闻和突发性事件,网络媒体往往在第一时间滚动播报,即时播报发展动态。通过网络媒体迅捷的报道,网民在获知新闻事件的第一时间内就可以在网上发表言论。由于高校网络应用较为普遍,特别是大学生思想处于活跃期,他们比社会公众更容易就网络上的新闻事件,特别是与自身利益相关或感兴趣的话题发表自己的见解,迅速形成强大的校园舆情影响和压力。
3. 高校网络舆情具有内容的复杂性。由于网络通讯技术的迅猛发展,高校师生所接触到的信息不再只是书本、杂志、电视广播等传统媒介所传达的内容,海量网络信息以及多样化的网络服务功能给师生员工在带来便利的同时也带来了思想上的冲击。广大师生所关注的内容不仅包括与自身利益相关的网络舆情。还包括与中国有关的国际时事政治以及各种各样的国内新闻等网络舆情。同时,由于网络媒体的匿名性和互动性,受众和传播者在网络上传递信息、发表意见可以在相当程度上不承担责任,这使得网络舆论更加活跃,大学生网民可以随时在网络上对任何舆情随心所欲地发表自己的观点。由于学生思想还较为单纯,很多人所发表的言论目的性、导向性并不明确,感性的发泄往往多于理性的思考,有的是从众心理作祟,使得高校网络舆情的内容鱼龙混杂,不但有积极的、建设性的意见观点,也有消极的、偏激的谩骂和攻击。
二、网络舆情分析对高校领导决策的影响
所谓网络舆情分析,是指根据特定问题的需要,针对该问题的网络舆情,通过内容分析法和实证分析法进行深层次的思维加工和分析研究,以得到相关结论的过程。决策科学化是指决策要以充足的事实为依据,按照事物的内在联系对大量的资料和数据进行分析和计算,遵循科学的程序,进行严密的逻辑推理,从而做出正确决策。网络舆情分析对高校领导决策具有两方面的作用。
(一)网络舆情对高校领导决策的正面影响
1. 有利于增强领导决策的客观性。网络舆情可以比较全面的反映当前高校师生员工的真实诉求,反映学校人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新等工作发展的真实情况。由于师生在网络上反映情况比现实生活中面对面表达诉求更加真实,高校领导通过网络舆论可以更全面地了解和掌握学校和社会信息,有助于提高领导决策的客观性。
篇3
关键词 网络舆情；信息工作；分析应用
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）172-0103-02
网络舆情是指网民以网络为平台，对公共事物、社会现实、舆论焦点等方面的问题发表自己的意见和看法。网络舆情信息是编辑记者在网络上进行采集和汇编而得到的信息，网络舆情信息是可以共享的，众多用户分享同一信源，对信息本身并没有影响。编辑记者应做到将信息资源进行分类和有机结合，在符合信息传播规律的基础上，适应社会和社会群体的需求，不断完善信息服务的机制，提高信息资源的利用率。
1 网络舆情信息的特点分析
网络舆情是指网民对现实社会各种现象所持有的看法、态度和意见，并通过各种网络媒介进行传播和表现，是实现社会管理和调控的重要途径。舆情信息是反应公民思想状况的一种方式，是公民所发表的具有一定影响力的共同意见[ 1 ]。舆情具有一般信息的普遍性，在以网络为传播媒介的特殊环境下，网络舆情表现出以下特点。
1.1 广泛性与匿名性
互联网是一个隐蔽、随意、虚拟的社交平台，现如今，网络舆情的主题比较广泛，有社会热点、个人观点、大众焦点。由于网络信息交流的广泛性和匿名性的特点，越来越多的人通过网络发表自己的意见，网民意见的完全是自由的，表达的往往是网民的本意，有的网民思考问题比较理性，有较高的参考价值；但也存在一部分网民发表意见时缺乏理性的分析，言语偏激刻薄，不易引起共鸣。
1.2 自由性与可控性
改革开放以来，我国的传媒事业得到快速的发展，为人们了解社会、发表意见、自由互动提供了机会。人们可以利用各种网络软件自由的发表个人见解，与其他的网民分享和交流，由于网络制度不尽完善，网络舆情信息缺乏检查与过滤的环节，真假不易辨别。网络平台虽然是独立的空间，但是没有必要绝对自由，需要一定的控制和管理，过滤有害的信息，并且要求网民遵守一定的规则。
1.3 互动性与即时性
网络媒体是一条交互式的、双向的信息传播通道，网络舆情的互动性主要体现在3个方面：网民与网民之间的互动、网民与媒体之间的互动以及网民与政府之间的互动。舆情的时间是影响舆情价值的主要原因之一，网络舆情的传播具有较高的时效性；一般来说，刚的、较为敏感的信息能够吸引大量关注的目光，增强人们的参与意识，激发人们的好奇心[ 2 ]。
1.4 丰富性与多元性
丰富性是指网络舆情信息所涉及的问题比较广泛，同时也表达舆情信息具有多条传播途径。多元性指网络舆情表达中不同意识形态的言论随处可见，不同的人对不同的社会问题可以发表不同的意见，网民之间也存在需求和价值观的多样性，这对网络舆论的管理和调控带来了巨大的困难。
1.5 高效性与冲击性
网络传播的高效性体现在舆情信息可以随时随地的，此外，社会焦点往往不寻常，交叉型的网络传播模式能使各种意见从多条途径迅速汇集，形成舆论浪潮，引发公众讨论，在较短的时间内增大公共事件的冲击力。网络舆情信息的传播容易造成群体倾向性，形成极大的感染力和影响力，虚假信息的传播会影响人们的判断能力，对民众的心理造成极大的干扰，进而影响社会的发展和进步。
2 网络舆情信息工作的对策
舆情分析是将来自多个网站的信息进行归纳和整理，变无序为有序；使不同类型和不同层面的信息进行浓缩和总结，变间断为连续。一种优化的处理模式，能简明扼要的将信息系统化，使编辑记者掌握特定时期特定主题的舆情现状。加强网络舆情信息工作的管理关系到社会的稳定和发展，若网络舆情信息工作处理不当，则会引发的舆情危机，科学的把握网络舆情信息的发展规律，根据形势化解矛盾，提出应对舆情信息危机的处理对策成为了当前的迫切任务。
2.1 构建网络信息的来源渠道
现如今，网络媒体发展迅速，编辑记者应当改变传统模式，以预防为主，并且积极进攻，占据网络舆情宣传的主人公地位，在各个信息管理系统主动截获舆情信息。此外，编辑记者只有充分掌握社会舆情的现状，有针对性的进行分析，才能做出正确的抉择，才能高效的进行调控。在经过仔细分析和抉择之后，尽量在最短时间内将有价值的信息输送给相关部门，从而将有隐患的舆情扼杀在摇篮里，防止其急速爆发；同时，开设绿色网站，构建以文化传播为主的数据库，带领网民积极开展网络活动，充分净化网络环境，科学的引导人们进行互动和交流[3]。这一行为不仅可以在第一时间掌握舆论导向，主动筛选有价值信息，了解舆情内部信息，尽早化解矛盾，还可以团结网民的力量，增强凝结力，促使社会和谐稳定的发展。
2.2 加强对网络舆情的引导
在面对民众的群体性意见以及舆论监督时，舆情信息编辑记者要端正自身的态度，虚心接受人民群众的建议，“有则改之，无则加勉”。面对舆情信息时，应当做到只负责舆情的控制和管理，而不理睬舆情信息的源头，如果以舆情源头作为处置出发点，很容易使社会各界人士的意见高度集中，难以化解舆情危机。
此外，编辑记者当积极引导群众关注社会现象，整理建设性的言论，对于不满和投诉信息，应当及时处理，以免造成更大范围的舆论压力，使互联网形象受损；对于情绪化的言论，以毁害他人人格和名誉为目的的言论，编辑记者应当及时批评和关注，以免造成大众的负面评价，导致被害人形象受损。
2.3 强化网络舆情信息工作技术
面对网络的海量信息，应当开发高科技软件，利用软件来采集、分析、处理舆情信息，进而更有效的做好舆情信息服务工作。开发一套搜索引擎以实现网络舆情信息工作的程序化，使工作更加高效快速；制定缜密的网络舆情处置备案，主动探索网络舆情信息的应急机制，以保证发生重大网络舆情事故时掌握主动权，做到井井有条、稳而不乱；培养一批热爱网站建设的专业人士引导网络舆论，掌握话语权。另外，编辑记者应当加强与媒体之间的沟通与交流，得到理解和支持，高效的实现舆情信息的反馈，以保持社会的和谐发展。
2.4 大力推进TRS网络舆情监控系统的应用
目前，广西日报传媒集团使用的是TRS网络舆情监控系统（TRS OM），它是一款基于中文信息采集和处理的平台软件，融合了最新的全文检索、文本挖掘、内容管理等技术，自动地搜集来自互联网各类信息，并可以完全智能地对海量信息进行智能处理和分析，为用户提供热点舆情监控、自动分析和统计、精确全文检索等服务。TRS网络舆情监控系统可根据用户信息需求，设定主题目标，使用人工参与和自动信息采集结合的方法完成信息收集任务；综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理；舆情简报、趋势图表、聚类图等可视化表达方法，以及舆情数据库全文检索和信息服务门户；有极大的扩展性。我们信息服务部通过该系统建立了符合本单位实情的舆情监控知识库，建立舆情事件特征库、舆情网站库、及行业知识库等，实现对行业和部门关注的问题进行24小时的监控，构建了一套高效稳定的舆情监控系统，及时、准确地捕捉各类舆情信息，实现对舆情分析提出的目标。
3 结论
当前我国很多部门缺乏对网络舆情信息的管理和利用，文章分析了互联网时代下网络舆情的特点，对网络舆情信息工作中存在的问题提出了对策。通过对舆情现状的研究，结合公众舆论事件的信息特点，为网络舆情信息工作提供了技术支持以及理论指导，以化解社会舆论矛盾，推进我国网络舆情信息工作的长远发展。
参考文献
[1]张宁熙.大数据在突发公共事件网络舆情信息工作中的应用[J].现代情报，2015（6）：38-42.
篇4
[关键词]网络舆情管理；分层抽样；满意度分析；SEM模型；Logistic回归
[DOI]1013939/jcnkizgsc201625090
1引言
网络舆情是社会舆论的一种，是公众对现实生活中一些突发事件或热点问题所持的有较强影响力的言论，一般会在互联网上快速传播并产生较强的舆论声势[1]。尤其在高校学生这一特殊社会人群中更是会产生很大的影响。本文旨在研究高校网络舆情的管理现状，并通过建立二元选择模型提出对于管理现状好坏的评判方法，便于高校有针对性的加强网络信息监管，创造良好的网络信息环境。
网络舆情对大学生产生的影响较大同时高校的管理也严重缺乏针对性和有效性，当前该方面的研究主要集中在对大学生这一特殊群体网络表现特征的研究，如[2]～[4]指出高校网络舆情不同之处在于高校学生网络参与热情高，思想活跃，传播速度快，有较强的趋同性等特点，这就给网络舆情在这一人群里的传播提供了便利；[5]对于高校网络舆情的管理，存在定位和目标不明确以及工作机制和规章制度有待完善等问题进行了讨论；[6]给出了一些网络舆情数据搜集、分析方法的建议。但目前的研究没有涉及对于高校管理现状的定量研究，这就给高校管理工作带来了很大的困难。基于这种现状，本文提出了高校网络舆情管理现状满意度评价模型。本文引用满意度的概念定义了大学生对高校网络舆情的满意状况，然后运用结构方程模型（SEM）分析了各满意度之间的相关关系。该模型的目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用路径图等形式表述，是一种包括路径分析、因子分析等专业统计方法的多元统计技术[7]。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。最后对确定的自变量进行Logistic回归分析，确定评价模型。
本文的研究基于将武汉所有本科高校按高校类别分层后抽样调查来的一手数据。经统计，武汉市75所普通本科高校按批次类别分层的比例大致为1∶1∶2∶3，在不考虑各高校规模的前提下通过在每层产生随机数的方法随机抽取出14所高校进行调查，其中包括2所一本院校、2所二本院校、4所三本院校以及6所高职高专类院校。发放问卷并回收筛选后共计获得558份有效问卷，为本文的研究提供了数据支持。
2实证分析
我们对发放问卷收集到的数据进行录入和整理，采用Likert量表将大学生对高校满意度分为1～5个等级，通过因子分析法提取影响大学生对高校网络舆情管理满意度的潜在影响因子，分析总体满意度与潜在影响因子之间的相关关系，建立Logistic回归模型，评估该模型的拟合效果，对高校网络舆情管理建言献策。本文以下分析均采用SPSS 190 软件完成[8]。
21提取潜在影响因子
首先，对数据进行信度效度检验，得到信度检验统计量Cronbachs Alpha 系数为0807，说明本文采集的数据内部一致性良好，具有较强的可信度。
其次，为了从众多影响满意度的因素指标中提取少数几个具有可解释性的共同因子，我们先对数据进行了KMO和球形Bartlett检验。从KMO指数0828和球形Bartlett检验显著性均可以看出，该数据适合进行因子分析。
接着对16个原始问题：Q1（评论匿名）、Q2（平台未实名制的管理）、Q3（者匿名）、Q4（信息人群的限制）、Q5（网络平台对文明用语的控制）、Q6（对过激言论的控制）、Q7（评论的真实性）、Q8（消息的真实性）、Q9（相关部门传递虚假消息情况的控制）、Q10（学校针对热点做出的回应及说明）、Q11（学校平息学生混乱的及时性）、Q12（学校更正信息的及时性）、Q13（学校管理平台的手段）、Q14（学校对散布不良言论者处罚措施）、Q15（学校各官方网络平台管理者的管理能力）、Q16（学校对散布不良言论学生的教育引导措施）构成矩阵Q，由Q=AX+e，从16个外生显变量进行因子分析，提取出外生潜变量矩阵X=（X1，X2，X3，X4，X5），根据因子载荷系数大小给各潜在因子命名，如表1所示。
22SEM模型路径分析图
由上图可以看出，五个潜在影响因子对总体满意度均存在正向影响，其中可靠性和及时性满意度因子对总体满意度影响最大。
23Logistic回归模型
为建立自媒体时代下网络舆情管理现状满意度评价模型，我们对五个潜在影响因子建立二元选择Logistic回归模型，变量的定义如下：
采用Logistic累积分布函数：F（X）=11+e-X（-∞
运用SPSS对自变量进行Logistic回归，参数估计的结果如表2所示：
由模型可以看出，大学生对高校自媒体网络舆情管理的满意与否跟自媒体时代下高校“对网络舆情信息及删除标准的严格性”以及“对不良舆情信息或传播后针对该情况相应管理或处罚措施的有效性”密切相关，同时严格性满意度因子对于高校网络舆情管理影响程度最大。
3结论与建议
通过模型，我们可以对自媒体时代下高校网络舆情的管理提出行之有效的建议。具体实行可以从以下几个方面入手：
（1）提高信息标准，严格审核信息内容。消息者采用实名注册制度并进行严格审核，认真剔除虚假消息和不良信息对大学生造成身心上的损害。
（2）建立完善的惩罚制度条例，规范大学生使用行为。并对散布虚假不良言论且造成一定不良影响的学生采取一定的惩罚措施。
（3）要建立起完善的舆情管理体系。从硬件和软实力着手，一方面通过增强员工对舆情的防范能力和处理应对能力，另一方面加强相关网络监察技术的研发，以便增强舆情管理的有效性和严格性。
参考文献：
[1]刘毅网络舆情研究概论[M].天津：天津人民出版社，2007：3-4
[2]翟志伟，李晓瑜高校网络舆情现状与对策[J].山西大同大学学报：社会科学版，2013（27）：90-92
[3]王燕高校突发事件网络舆情应对策略研究[J].现代工业经济和信息化，2014（2）：76-79
[4]李俊俊中国高校网络舆情探究[J].广西民族师范学院学报，2014（1）：126-129
[5]徐晓日网络舆情事件的应急处理研究[J].华北电力大学学报：社会科学版，2007（1）：89-93
[6]纪红，马小洁论网络舆情的搜集、分析和引导[J].华中科技大学学报：社会科学版，2007（6）：104-107
篇5
关键词：社会网络分析；网络结构；专利合作；产学研
中图分类号：F04 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）025-000-01
一、引言
合作专利作为产学研合作的重要成果形式之一，在研究产学研合作中有较高的可量化价值[1]。青岛市产学研合作近年来快速发展，专利合作初具雏形[2]，呈现出网络化的特征[3]。从社会网络的视角下分析青岛市产学研发展的现状，探究其关键节点，对促进青岛市产学研合作发展有较强的现实意义。
二、青岛市产学研合作专利现状
专利数据均来源于国家知识产权局专利检索分析系统（）。为了了解合作专利在青岛市的现状，且避免任何遗漏，检索式选用“申请人=大学 and 公司”，“地址=青岛”的方式检索专利，其他情况以此类推。根据国家知识产权局专利检索及分析系统的检索，截止2016年5月20日，共检索到专利990件，剔除干扰项如“青岛大学科技教育开发公司食品科学研究所”非合作专利项及高校间的合作专利项，共获得有效合作专利947项。
如图1所示，整体来说，随着时间的推移，青岛市合作专利的申请量逐年上升，呈现出一种阶段性的特征，一是1985-2006年为萌芽阶段，二是2006-2010年为起步阶段，而三是自2010年前后有较为明显的增长，进入快速发展段。
三、专利合作社会网络分析
将前文所述的合作专利数据进行处理，以合作次数确定权重，删除重复数据，以导入社会网络分析软件GEPHI中，获得1985-2016青岛市专利合作网络图，如图2所示。图中节点表示专利申请主体，节点标签的大小代表与之合作节点个数的多少；连线表示节点相互关联的关系，即高校与企业合作申请了专利，连线的粗细则代表合作次数的多少。
观察图2可以看出，青岛市专利合作网络具有较明显的以各大高校为关键节点的社区结构[4]。
将2009-2015年青岛市合作专利数据逐年导入GEPHI软件，获得专利合作网络参数的变化趋势，如图3所示。其中加权平均度呈上升趋势，表示各节点的合作节点数量逐年上升；图密度逐年下降，表示节点连接逐年松散；平均路径长度呈逐年上升趋势，网络直径呈上升趋势，表示节点的连接难度逐渐增大。
结合合作专利申请数量不难看出，青岛市专利合作网络结构逐渐向大范围、低密度、多社区的结构发展，各关键节点的辐射范围日渐扩大，作用也逐渐增强。图4为近年专利合作网络中的关键节点中介中心度的变化趋势。
然而不可否认的是，不同领域的专利发明创新周期和难易程度均存在较大差异，在一定程度上也影响了专利合作网络的结构。
四、结论与展望
青岛市近年来产学研发展较为迅速，特别是“十二五”以来成果显著，以高校为核心的发展模式势头良好，专利合作网络范围日渐扩大，综合实力强的高校在专利合作网络中占主导地位，而且呈现出“二八分化”的特征。由于不同行业领域专利的异质性，对区域专利合作网络的研究造成了一定程度影响，将在后续研究中针对特定领域的专利合作网络进行研究。
参考文献：
[1]吴伟，吕旭峰，余晓.协同创新视阈下部属高校合作专利产出发展探析[J].中国高教研究，2013，09：12-18.
[2]丁海德，綦晓卿，周晓梅.青岛高校科技创新能力分析――基于专利信息视角[J].科技管理研究，2012，21：103-107.
篇6
论文摘要： 排序算法是现代搜索引擎的重要技术之一。本文根据网络教育资源的特色以及网络教育中学生的学习行为的特点提出了一种排序方法，即利用智能技术通过对学生学习行为的个人兴趣模型的构建，以使搜索更为智能化和个性化。
搜索引擎的排序算法就是当用户输入查询关键词后，迅速在索引库中检索出文档，并将文档按照一定的规则进行合理排序，以使用户需要的文档尽可能排在前面几页，以便用户能快速查询到自己需要的信息。
对于基于关键词检索的搜索引擎，通过Robot收集并索引的信息资源量非常庞大，比如Google可以搜索的网页高达33亿页。当用户进行搜索时，系统往往回返回数量巨大的检索结果，增加用户的负担，也降低了搜索引擎的效率，因此排序算法研究在搜索引擎中占有一种核心的地位。
一、现代搜索引擎的排序技术
1.1传统搜索引擎的排序技术
传统搜索引擎的排序算法是对提取的每个关键词赋予一个权值，表示该网页与关键词之间的相关程度，不同的搜索引擎在计算权值时使用了不同的方法，但它们都以关键词在网页中出现的位置和频率为基本依据:
1、关键词出现在标题中的网页可能比只出现在其它地方的网页更符合要求;
2、关键词出现在网页的前面可能比只出现在网页的后面更符合要求;
3、同一个关键词的出现多次的网页又可能比只出现一两次的网页更符合要求;
把这些因素综合起来考虑便可得出一个计算关键词权值的公式。
然而这种排序算法却有其局限性，由于网络资源的数量巨大，权值相同的两个网页质量却可能相差很远，而且很多网页设计者为了使网页能排在检索结果的前面，在其页面上堆砌关键词，或在重要的位置放置和网页内容无关却很流行的词汇，以达到增加浏览量的结果。
1.2现代搜索引擎的排序技术
现代搜索引擎为了达到较好的检索结果都使用新的基于超链分析的排序技术。其中以L.Page等提出的PageRank最为经典。PageRank算法由于在Google中得到成功的应用而被美国《时代》杂志评为“1999年度十大网络技术”之一。
1、PageRank 算法
PageRank使利用网络自身的超链接结构给所有的网页确定一个重要性的等级数[1]，当从网页A链接到网页B时，就认为“网页A投了网页B一票”，从而增加了网页B的重要性，最后根据网页的得票数评定其重要性，以此来帮助实现排序算法的优化。同时PageRank还要分析为其投票的网页的重要性，重要的网页所投之票有助于增强其他网页的“重要性”，也就是说网页的重要性决定着同时也依赖于其他网页的重要性，而这个重要性的量化指标就叫PageRank值。
2、算法的实现
当搜索引擎接受到用户的关键词提问后，对提问式进行分析并从索引库中找到和搜索关键词匹配的所有网页信息，然后通过排序系统对网页进行相关性排序。
3、PageRank 算法的发展
现在搜索引擎一般采用基于网页内容分析和基于超链分析相结合的方法进行相关度分析，也就是排序系统将网页的PageRank值与文档分词后的信息以及链接文件中的网页描述信息相结合起来确定检索结果排序的权值，这样就能客观地对网页进行排序，从而极大限度地保障搜索出来的结果与用户的查询相一致。
二、网络教育资源的特色对搜索引擎的要求
网络教育是建立在互联网上的，但却又不同于互联网，主要表现在教育资源的特点和学生的行为方式上。
2.1网络教育资源的特点[2]
同互联网上的信息一样，网络教育资源在数量上也是巨大的。但是，不同的网络教育资源分布虽广，但其内容之间的关联度和稳定性却是很强的，而且具有良好的可分类性。
2.2学生学习行为的特点:
网络教育中的学生获取知识的主要来源是从网络中查询自己需要的教育资源，但是学生不同于一般的网络用户，具有自己的特色:
1、学生处于学习状态，对专业知识了解少;
2、学生对网络的驾驭能力差，具有一定的盲目性;
3、对于海量的信息资源，学生往往缺少耐性，不容易找到自己所需要的知识。
2.3对搜索引擎的查询排序要求
1、搜索引擎要能从学生的查询语言中提炼出学生的查询要求，并能更加知识结构对查询要求进行扩展联想，对所需资源进行准确定位。
2、搜索引擎要能根据每个学生的学习特点对其提供资源，要能建立学生的兴趣“档案”，确定学生的兴趣范围，以便更准确的将学生所需知识排在前面。
三、一种基于兴趣模型的排序方法研究
3.1学科知识结构的构建
在网络教育环境中，学科领域知识的分类是相对稳定而且准确的，因此首先以此为基础构建一个学科知识分类结构[3]，这个结构是用分类树的方法建立各种学科知识概念之间的上下层关系，上层概念是其所有下层概念共同属性的概括，下层概念则是对上层概念的细化。整个概念树形成一个整体，每个概念节点都可以以学科分类代码为基础进行概念编码标识，并且每个概念都带有一个集合，是该概念同义但不同描述元素组成的集合。集合可以根据需要进行添加、删除、修改等操作。每个概念可与其它概念建立相应的关系，这种关系是不同于分类中上下层关系的横向关系。
3.2兴趣模型的建立
对于学生来说，其学习行为基本上是在本学科范围之内的，因此其兴趣范围较一般用户稳定，同时每个学生根据自身的学习特点不同，对知识概念以及概念之间的理解也不相同，这就构成了每个学生的个人兴趣所在。因此可以通过智能系统根据学生所表现出的兴趣趋向去构建学生的兴趣模型。
1、智能系统的研究
1)智能的特点[4]
智能技术是人工智能研究的新成果，是信息世界种的软件机器人。它是代表用户或其他程序，以主动方式完成一组操作的机动计算实体。智能的特点是具有不断学习增长智能、适应信息和用户兴趣动态变化的能力，从而提供个性化的服务。
2)网络教育中的智能兴趣
智能兴趣[5]是通过对学生学习行为的分析和研究，了解和掌握学生学习的情况、需求、能力、进度、兴趣等，从而呈现符合个性的学习资源，使得每个学生身边仿佛有了解针对自身特点进行教学的“老师”而获得个性化的教学服务。其智能化的表现在于不断学习，适应学生兴趣动态变化的能力，从而实现查询的个性化。
智能兴趣的基本思想是在概念树的基础上，通过学生对检索结果的反馈信息，逐渐建立各概念节点的横向联系，采用对学生的学科概念子树上的各节点及节点之间关系的等级计算，得到学生兴趣点的概念和关联等级排序。不仅可以得到学生感兴趣的关键词，还能得到学生所感兴趣的一组相互有关联的兴趣词，以此来确定学生的兴趣趋向。
2、兴趣模型的建立
当学生在第一次使用该搜索引擎系统时先进行基本信息的注册，包括个人信息、学科信息等。系统根据学生的基本信息，将概念网中相应的学科类别记录在学生的个人信息库中。当学生提出查询请求时，检索模块对学生的查询请求进行概念扩展，并将检索到的网页按照与各关键词的相关度进行排序，并将结果返回后，智能兴趣开始对学生的反馈行为进行分析，这里可采用学生打分及分析学生行为模式的方式:
1)由于学生浏览网页时具有一定的盲目性和偶然性，需要学生对其浏览的网页进行评分。兴趣只关注评分及格以及学生进行下载或复制部分内容的网页。对于这些网页，兴趣提取出词频大于一定值的领域词，在学生的个人学科子树上将这些领域词之间加上关联等级值。
2)在学生对一次检索结果进行遍历后，将每个关联边的所有等级值相加，存入信息库中。对学生的每一次检索都重复上述过程，对关联边进行等级值的叠加。这样经过叠加后，关联边的等级值越高，概念之间的关联性越强，如果多个概念之间的关联性都很强，则可认为反映了学生的兴趣趋向，构建了学生的兴趣模型。
四、结束语
随着人工智能的发展，搜索引擎的智能化将会越来越符合人们的实际需求。尤其是在网络教育快速发展的时期，应用智能来更深入的挖掘和分析学生的学习行为，监控学生的日常学习活动对现代教育的发展都能起到强大的支持作用。
参 考 文 献
[1]曹军， Google的PageRank技术剖析， 情报杂志，2002.10，15-18
[2]程智，《网络教育基础》 人民邮电出版社 2002.11
[3]逢焕利等，基于概念检索的中文搜索引擎，计算机工程，Vol.23，No1，Mar2002，8-10
篇7
关键词：辅导员 高校 网络 师资建设
中图分类号：G641 文献标识码：C DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.19.058
1 重庆地区的高校网络思想政治教育的意义
早在九十年代就有学者提出这样的观点“网络思想政治教育具体的就是指的使用校园网络手段对学生进行思想政治教育”，但是我国网络教育的观点的正式提出还是在这个世纪初。网络教育的主要方式有网上讲座、网上问答、网上咨询以及网上交流等等。网上思想政治教育经由网络作为媒介对大学生进行思想政治教育可以有效的树立大学生正确的世界观、人生观以及世界观。网络上的思想政治教育相对传统教育模式来说更加生动、形象、具体，可以让高校在校学生随时了解的全球信息动向，这种教育模式更加符合当下信息化教学。具有极强的实践性以及互动性。
2 当前网络思想政治教育师资队伍的建设
相对与传统的教育模式，网络思想政治教育师资队伍建设对高校学生思想政治教育工作来说是重中之重。目前在重庆地区其网络思想教育的师资队伍主要是由党政工团人员以及辅导员所组成的，在这其中辅导员的作用最大，其他社会学老师与哲学老师等对其进行辅助。随着网络思想教育越来越被普及，在重庆地区有些高校，对网络思想教育师资队伍的建设也越来越重视，经由对其师资队伍不断的提高以及完善，目前已经初步形成了以下这么几个工作分工：网络辅导员、网络管理员以及网络评论员。
在重庆地区，网络管理员主要是从事的重庆高校网络思想教育工作的组织，换句话说也就是领导阶层。对高校的思想教育工作进行组织协调，以及在网上建立相应的平台，对网络辅导员以及管理员工作流程进行安排，并且组织和策划与思想教育有关的各项网上活动，并且制定实施计划，然后进行宣传，对于网络辅导员以及评论员所反馈的情报进行及时有效的归纳总结。
在网络思想教育的过程中，网络辅导员占有绝对主导地位，主要是由政治辅导员、哲学系以及社会学系的老师组成，其主要工作就是在网络上建立起来与学生进行交流的网络教育平台，保证网络教育的及时有效，增进教师与学生的交流，引导其树立正确人生观、价值观以及世界观。和学生进行交流的平台可以是BBS、校园网以及QQ、MSN等等。对学生进行思想政治教育就务必需要专业的平台，这就需要网络导员对网上的教育平台进行建设，可以组建专题网站、网页、以及生活文化类网络平台，保证网上的教育活动能够顺利展开，其本质就是对思想教育工作进行建设与管理。
网络评论员能够对重庆地区思想教育教师的进行有力的补充，首先要对党的总体方针有所了解，热爱党，热爱祖国，有着坚定的信仰。然后经由自己对党的方针政策以及学院实际情况的了解，将其进行合理的融合，在网络平台上进行宣传。网络评论员主要的工作平台可以是博客、论坛、网上社区、学校贴吧等等，并且就思想教育问题在网上进行探讨与分析，在网络上跟帖、转贴以及发表与思想政治相关的帖子，尤其是当重庆地区发生较为重大事件的时候，在非常时期，对于网上的舆论进行及时的引导，发表正能量的帖子、支持正面消息，最大化的对网上各种负面消息进行消除，从而使得重庆思想政治教育能够和谐稳定的进行。
3 加强重庆地区的高校网络思想政治教育师资建设与管理的措施
3.1 增加资金投入
由于客观的历史原因，重庆的经济发展远远比不上沿海，其硬件设施有所不足，网上思想教育工作需要一定的硬件设施作为保障，加大对重庆地区网上思想教育的资金投入：首先重庆地区的各个高校需要对其资金进行合理配置，纳入财政预算，可以将其用于网络思想教育工作师资队伍的建设当中去，对教师进行深造，又或者是引进新的老师。其次积极主动的寻找其他的资金筹措方式，通过社会对重庆政治教育的关注度，拓宽资金筹集渠道，比如寻求一些大型的IT产业机构对其进行支持，从而建立起网络上思想教育的基金；作为奖励来鼓励那些优秀的教师，最后能够通过有偿服务的方式来进行资金的筹集，比如拉网上赞助、以及经营合法的上网机构，借此来筹集一定的资金。
3.2 完善规章制度
重庆地区网络思想教育主要分为三个主体，网络管理员、评论员以及辅导员，对此我们要对其有明确的划分，实行岗位责任制，确保每个岗位的工作人员能都充分的发挥其职能，另一方面对网路思想教育老师的引进、上岗制度与培训方式等都务必要有一套完整的方案，使得网上思想教育工作能够实现规范化和制度化的管理，从而使得其工作可以顺利开展。
3.3 挂职制度的实行
挂职制度的落实有利于网络思想教育工作更好的开展，在重庆高校从事网络思想教育的工作人员可以定期或者不定期的选派一些较为优秀的教师到沿海思想教育较为先进的高校进行挂职学习，这不仅仅可以有效的提升老师个人素质以及能力，而且还可以通过对其他学校先进教育方式的学习，将其结合自己学校的实际情况，让网络思想教育工作的水平得到提升。另一方面，在选派到沿海学习的老师当中，可以适当的把少数民族教师作为优先考虑，通过学习与锻炼，让重庆地区网络思想教育师资队伍建设更加完善。
参考文献：
[1]王迪.欠发达地区高校网络思想政治教育资源整合研究[J].毕节学院学报，2009，27（7）：80-83.
[2]李高君.高校网络思想政治教育交互主体的构建路径[J].职业时空，2009，5（10）：174-175.
[3]马志强.重庆高校网络思想政治教育师资建设与管理研究[D].重庆农业大学，2009.
[4]陈娟，王栋华.对加强大学生网络思想政治素质教育的思考[J].科技信息，2009，（22）：730.
篇8
【关键字】 无线传感器网络 节点 资源 能耗 带宽 路由 路径
一、无线传感器网络中基于无线节点资源的通信路由研究的技术分支详述
笔者发现现有专利申请是基于传统类型的协议进行的多个分支的改进，经过专利统计归纳，无线传感器网络中基于节点资源的通信路由研究主要分为以下四个技术分支，均衡网络能耗的路由、分簇及簇首选择的路由、降低时延的路由、安全可信的路由。
1.1.均衡网络能耗的路由分支
由于我国关于无线传感器网络的研究起步在2009年左右，所以无线传感网路由方面的研究也是如此，利尔达科技有限公司在2010年提出了一种基于连接的无线传感器网络扩散路由算法，申请号为CN201010204302。
随后高等院校也开始这方面的申请，比如有东南大学申请号为CN201210052390、南京大学申请号为CN201210398925的专利申请，并且南京大学的该申请是在分簇网络的基础之上考虑了能量均衡，有效地延长了网络生存时间。
在大量的高等院校和公司的申请同时，也有踊跃的个人申请，比如贺静个人在2012年提出了一种面向无线传感网的能量高效洪泛方法，申请号为CN201210510337，具体涉及一种在无线传感器网络中利用局部范围节点能量次序信息，实现广播树构造方法，使得均衡使用节点能量。
1.2分簇及簇首选择的路由分支
对于该分支，本领域技术人员关注如何在无线传感器网络中更合理的分簇以及利用选择的簇首进行高效的路由。在2012年，中国联合网络通信集团有限公司就如何利用簇首节点进行路由的建立，提出专利申请号为CN201210116856的申请。
随后，国内的科研院校陆续申请了关于更多兼顾网络多种性能的簇首选择路由算法，比如，中国科学院信息工程研究所，考虑了在进行高效路由时如何更好的选择簇首节点并兼顾均衡网络能耗，提出了申请号为CN201210333412的申请。
对于后续的申请量，公司申请也在陆续增加，比如中国联合网络通信集团有限公司又继续针对兼顾网络节点的状态进行基于簇首的路由算法进行了研究并申请了专利，申请号为CN201310633716。
在2012年至2014年，出现了大量的分簇及簇首选择的路由分支的专利申请，国内主要申请人为高等院校与少数公司，比如北京邮电大学、南京邮电大学、上海交通大学以及华为技术有限公司、中国联合网络通信集团有限公司，国外主要申请人为富士通株式会社、北电网络有限公司、英特尔公司。
1.3 降低时延的路由分支
无线传感器网络的某些应用通常对网络的实时性都有较高的要求，因此，在降低时延的路由分支在2010年以来陆续出现了许多专利申请，但是较于分簇及簇首选择的路由分支，该分支的申请量还是处于弱势。
并且该分支的专利申请量较为集中在高等院校，比如宁波城市职业技术学院提出了申请号为CN 201010543262，发明名称为“一种用于无线传感器网络的实时通信路由方法”的专利申请，并已经授权。
分析该分支专利申请量较少的原因为，在其他分支的专利申请多少都涵盖了时延的考虑，因此，通过去重之后的统计分析该技术分支的申请量表现较少，实际上，涉及到时延的路由专利申请量比较多，几乎占据整个无线传感器网络路由的一半以上。
1.4 安全可信的路由分支
无线传感器网络建立安全可信的路由是本领域技术人员关注的重要分支，从2011年开始，逐渐有比较成熟的专利申请，并且大多数申请人涉及高等院校，比如在2012年，申请人重庆邮电大学，提出了基于动态探测的无线传感器网络安全路由的方法，该发明采用逐点验证的方式，显著提高路由安全性，同时显著减少能耗。
2013年山东大学提出一种基于拓扑结构的无线传感网络的新型信任管理系统的信任路由算法，申请号为CN201310148141，它考虑节点安全性对路由选择的影响，依据节点的可信度是否满足约束条件来形成有效路径，更好地保证无线数据通信的安全。
在2013年至2014年涌现了大量的院校申请人，比如中国人民理工大学、西北工业大学等对该分支的路由申请了相关专利。
二、无线传感器网络中基于无线节点资源的通信路由研究的技术分支发展态势
国内无线传感器网络中基于无线节点资源的通信路由研究中上述4种技术分支的专利申请趋势如图1所示。
从图1可以看到，对于均衡网络能耗的路由分支在2008年开始至2014年，连续有较多的申请量，数量最多的集中在2010年至2014年，可见在随着无线传感器网络研究的起步，该技术分支不断得到技术人员的研究与申请。
分簇及簇首选择的路由分支在整个无线传感器网络路由专利申请量中占有重要的比例，表明适合于无线传感器网络的分簇结构，是该技术领域较为常用的网络结构，因此基于该网络结构的路由研发分支一直是本领域申请人较为关注和投入精力较多的技术分支。
降低时延的路由分支在2005年至2014年，每年都持续有申请量，表明该技术分支一直是本领域技术人员关注的领域，尽管每年的申请量不多，但是集中在2011年至2013年，申请人加大了该分支的研究与申请，表明该技术分支渐渐成为申请人的重点关注。
安全可信的路由分支在整体的申请量上还不是很多，技术还不够成熟，但是申请量渐渐集中在2012至2013年，引起了申请人的注意，可能成为今后几年的申请重点分支，可以作为后续专利申请分析的关注方向。
篇9
就目前的舆情预警系统来看是没有办法进行网络舆情的的，因此就将挖掘的技术充分的引入到突发的事件中，这里就包括建立舆情采集、挖掘层、分析层等基于Web挖掘突发事件网络舆情预警系统的模型，该模型在一定的程度上可以整合预警全过程中的主要功能，有利于实现突发事件等舆情的分析与处理。因此本文主要就是针对基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警策略进行分析与讨论的。
【关键词】基于web挖掘 突发事件 网络舆情预警系统
网络不仅可以为广大群众提供信息的选择，更是已经成为了社会突发事件的起源。网络舆情不仅可以发展为，进一步引发社会危机，而且网络舆情的情绪化更会导致各种突发事件的恶性发展，也会增加各种突发事件的处理难度。因此，如何利用现代技术处理好网络舆情突发事件，避免突发事件的发生或提供预警是解决问题的关键。
1 突发事件舆情与预警时所面临的困难
1.1 网络舆情与突发事件的关系进一步加深了预警难度的处理
突发事件在我国主要是事件的突然发生，在一定的程度上很容易造成社会危机，带来严重危害。突发事件与其他的事件是不同的，突发事件最主要的特点是破坏性、突发性等，在特殊的情况下就会转化成公共危机。
1.2 现有舆情系统对突发事件处理的能力不够
网络舆情分析的预警融汇了各种学科知识，如数据挖掘、计算机网络等，这里面涉及到了有关网络舆情的信息采集、对信息的分析、处理等全过程。在最近几年来，国内外的学者也从各个角度中分析了网络舆情预警处理系统，针对讨论的结果开发出了一些系统，比如说方正、Review等。这些系统在一定的程度上都为网络舆情分析提供一定的条件与支持。但是从整体上来看这些软件的功能还没有达到网络舆情分析智能化的程度，其中都存在着这样那样的不足，目前还没有形成一个完整的系统。
第一，舆情的信息资源整合程度不高。从现有的舆情系统来看信息源显然是不够的，对各种各样的信息整合力度也不大，这样就会导致不能够进行全网采集，就会制约舆情预警的效果。另一方面，当前的舆情系统一般都是借助搜索引擎等工具来搜索信息的，算法简单，导致很多信息在搜索出来的时候发生重复，甚至会产生虚假信息，降低信息的采集效率。
第二，舆情分析的过程缺少智能化、信息分析的程度不够深。现在舆情预警系统在处理信息方面，仅仅就是将收集到的信息经过简单的处理后交给工作人员进行分析或是借助统计学来分析，导致信息仅仅停留在表面上，就没有办法深入挖掘数据背后的深刻含义。
第三，舆情预警的判断力偏弱。目前现有的舆情预警系统一般都是自动与人工相结合的方式，几乎没有设置科学系统预警指标体系，在一定程度上就会导致预警结果没有办法满足决策的需要。
2 基于Web挖掘突发事件的网络舆情预警分析
2.1 Web挖掘
Web挖掘主要是指数据挖掘在Web上的应用，综合使用了数据挖掘、自然语言处理等智能技术来提取人们感兴趣的内容。根据不同的挖掘对象，Web挖掘可以分为三种形式：Web内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘。与传统的网络舆情分析方法相比，Web挖掘的最大优点就是可以得到指定时间内的状况与热点。
2.1.1 Web内容挖掘
内容挖掘主要就是指从Web文档本身中的内容进行知识的抽取，同时还可以针对大量的Web文本集合进行分析。
2.1.2 Web使用挖掘
主要就是通过挖掘Web的使用数据来进行浏览者行为模式的提取，来获取有价值的信息。Web使用挖掘主要就是通过挖掘用户上网的信息等资源来更好的为用户提供智能化的服务。另外通过Web使用挖掘还可以分析与预测网民的行为。
2.1.3 Web结构挖掘
主要就是通过网页链接结构来挖掘有价值的信息的过程，大量的链接信息是进行舆情分析的重要资源。
2.2 基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警的过程
以下主要介绍基于Web挖掘突发事件网络舆情预警的五个步骤。
2.2.1 舆情主题的策划
根据舆情所需要的不同可以设置出不同的舆情主题目标，还可以根据各种不同的需求在确定舆情的来源、主题等的同时在实施过程中调整采集的主题。
2.2.2 舆情信息的采集
根据舆情主题任务的多少可从信息资源中来提取相关的数据，并且对目标中的Web数据进行网页特征的提取、内容的聚类等，这样就可以挖掘到相关有用数据。
2.2.3 舆情信息的预处理
首先应该要将网页源码等来进行信息的处理，这里主要包括网页净化、词频统计等，这样才能够为舆情分析做好准备。
2.2.4 舆情信息分析
主要就是利用Web的挖掘算法来对信息进行分析，这样才能够挖掘出有效的信息。
2.2.5 危机预警处理
对挖掘出来的信息应该要做到及时分析，进而生成舆情报告，并且根据有分析出来的结果进行危机预警处理。
2.3 基于web挖掘突发事件网络舆情预警系统模型
2.3.1 舆情采集层
采集层是网络舆情预警系统模型中的最底层，主要的作用就是要完成对信息的采集与预处理。在采集的时候不仅要利用搜索引擎进行信息的搜索，还需要与最近所发生的舆情相结合。
2.3.2 舆情挖掘层
这个层次主要就是针对信息库中的内容进行处理的，利用Web挖掘技术来对网络上的内容与网民所留下的记录进行挖掘，这样在一定的程度上有利于更好的对网络舆情突发事件进行处理与监控。
2.3.3 舆情分析层
这个层次是整个模型中的中心部分，同时也是实现舆情预警的前提条件。
2.3.4 预警研判层
这个层次主要就是针对在分析层中所得到的舆情报告来进行舆情评估，主要是对危险性等方面进行测评。
3 总结
通过实践证明，把Web挖掘技术引入到突发事件网络舆情分析中，在一定程度上是可以充分发挥Web技术自身所具有的优势，实现网络舆情信息的自动化与智能化等。在突发事件网络舆情预警中运用Web挖掘技术在一定程度上可有效提高舆情的监控力度，这也是未来网络舆情预警的发展方向。
参考文献
[1]董坚峰.基于Web挖掘的突发事件网络舆情预警研究[J].现代情报，2014（02）.
[2]刘.非常规突发事件的关键在线信息挖掘与预警研究[J].电子科技大学，2013（03）.
作者简介
贾娴（1984-）女，山东省菏泽市人。硕士学位。现为菏泽学院助教。研究方向为网络信息安全、舆情信息过滤。
篇10
摘要：本文以基于数据挖掘的决策支持系统方法整合网络舆情信息，建立网络舆情信息仓库，对非结构化的模糊复杂的信息，运用数据挖掘中文本挖掘技术有效分析网络热点事件的舆情，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和监控舆情危机的能力。
关键词：网络舆情 数据挖掘 决策支持系统
1、引 言
近几年，随着Web2. 0的兴起与普及，互联网已成为一个开放的、个性化的社会环境形态，对社会稳定和国家安全的维护带来了严峻挑战。但是现在我们政府情报机构网络安全管理和监控能力比较薄弱，难以适应复杂的环境。因此，建立基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统，对非结构化的模糊复杂的信息，运用文本挖掘技术有效分析网络舆情事件，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和监控能力势在必行。
2、基于数据挖掘的决策支持系统
决策支持系统(DSS) [1]是利用大量信息，数据结合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。它是融计算机技术、信息、技术、人工智能、管理科学、决策科学等学科和技术于一体的技术继承系统，包括数据仓库和数据挖掘分析系统，由以下三个主体[2]组成：
（1）模型库系统和数据库系统结合，作为该系统的基础，为决策问题进行模型计算和定量分析，提供辅助决策信息。
（2）知识库系统和数据挖掘的结合，从数据库和数据仓库中挖掘知识放入专家系统的知识库中，通过知识推理定性分析，辅助决策。
（3）数据仓库和OLAP，从数据仓库中提取综合数据和信息来反映了其内在本质。
3、基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统的定位
从网络舆情预警决策支持系统的功能和实现方式对其定义：基于决策支持系统技术，将联机分析处理、数据挖掘模型（文本挖掘模型）、数据仓库、知识库、方法库等相结合，应用于情报机构的网络舆情预警中的人机结合系统。
3.1数据仓库
数据仓库[3]的设计要满足决策支持系统的要求，即数据要具备概括性、抽象性、统一性三个特点。所以图1中数据仓库和部门数据库加上一个虚拟层，实现数据挖掘的数据清洗，为数据仓库提取有用数据。
3.2数据挖掘方法
数据挖掘[4]，简单点说，就是从大量数据中寻找规律的技术，通过处理海量的、不完全的、随机的、结构复杂的数据选择有用数据，建立知识模型。网络舆情预警决策支持系统运用数据挖掘中文本挖掘技术，包括自动分类技术、自动关联技术、观点挖掘技术、自动分词技术、结构化抽取技术以及自动摘要、关键词技术等。
图1 决策支持结构系统
4、基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统的构建
基于数据挖掘的决策支持系统采集网络中的新闻网页、论坛、博客、新闻评论，贴吧等网络资源，发现突发性热点事件，进行热点跟踪定位和实时舆情预警，帮助政府及时掌握舆情动向，准确捕捉预警信息，对有较大影响的重要事件快速发现、快速处理，为政府决策提供信息依据[5]。
4.1数据准备
网络舆情预警需要多样化的信息，在整理信息的时候，需要做到全面、准确、及时。本系统涉及的信息有：
文本信息：新闻、博客、产品评论、论坛帖子等文本信息，包括主题、关键词、时间、URL等。
词汇信息：包括现在词典中的字或词和现在网络用语的语义、适用的语境和是否带有情感等。
图像信息：主要是新闻、博客、产品评论、论坛帖子等上的图片，包括主题、内容、时间、URL、浏览数量等。
视频音频信息：主要是新闻、博客、产品评论、论坛帖子等上的视频音频，包括主题、内容、时间、、URL、浏览数量等。
这些来自互联网的大量信息，通过收集、整理、存储、预处理在数据库中作为原始数据，这些数据是离散的、模糊的。
4.2系统功能模块
根据网络舆情预警的规划，如舆情分类、情感分类与趋势预测、舆情检索以及统计分析等，本系统建立了舆情信息采集管理系统、舆情分类管理系统[6]、舆情来源管理系统、舆情情感分类管理系统和用户管理系统。
①舆情分类管理系统：舆情分类即对海量信息的自动(文本语义分析)分类。通过关键字样本、文件样本、自定义等把原始信息分类，形成分类别（危害国家安全、危害社会治安、扰乱社会秩序等）的分类库，分类管理可以对分类的类别数据进行增加、删除、修改等操作。
②舆情信息采集管理系统：舆情信息采集管理系统对文本信息、图像信息、视频音频信息的来源，如新闻、博客、产品评论、论坛帖子、网站及其网站的权威性进行分析统计。
③舆情来源管理系统：舆情来源管理部门对文本信息、图像信息、视频音频信息的来源，如新闻、博客、产品评论、论坛帖子、网站及其网站的权威性进行分析统计。
④舆情情感分类管理系统：舆情分类管理部门从根据新闻、博客、产品评论、论坛帖子等收集的文本信息、图像信息、视频音频信息，经过预处理之后，通过观点挖掘方法对舆情信息的情感倾向进行分析，及时发现消极情感的信息，以便迅速做出反应。
⑤舆情统计系统：统计舆情分类管理系统和舆情情感分类管理系统的信息，为政府提供报表或报文，供政府决策使用。
5、结 论
基于数据挖掘的网络舆情预警决策支持系统可以有效解决现在网络舆情预警系统中存在的问题，通过文本挖掘技术对非结构化的模糊复杂的信息分析处理，及时发现重大突发事件，减少危机损失，提高政府管理和控制舆情的能力。
参考文献：
