网络舆情应对的关键技术研究

暂缺《网络舆情应对的关键技术研究》简介

　　王君泽，男，1981年生，山西太原人，2010年毕业于华中科技大学，获博士学位。现为华中科技大学公共管理学院讲师，硕士生导师，从事公共管理领域的教学和研究工作。在《IEEE Intelligent Systems》、《Information Fusion》、《管理世界》、《新闻传播研究》、《情报学报》等国内外quanwei杂志发表论文多篇。主要研究方向包括网络舆情、国家信息安全、公共情报管理。

目录

第一章绪论(1)
第一节背景(2)
第二节意义(6)
第三节本书内容框架(7)
第二章网络舆情应对流程及所需技术支撑(9)
第一节引言(10)
第二节网络舆情应对流程(10)
第三节网络舆情应对的技术支撑(16)
第四节与Web搜索引擎的比较(38)
第三章舆情分析中的信息转载识别(39)
第一节引言(40)
第二节相关工作与研究框架(41)
第三节算法流程分析(43)
第四节算法效果评估(47)
第五节基于网页转载关系识别的舆情传播态势分析(50)
第四章网络评论观点抽取(53)
第一节引言(54)
第二节评论有用性评估策略(55)
第三节基于图结构的观点表述抽取策略(57)
第五章网络文本摘要抽取(67)
第一节引言(68)
第二节论坛文本摘要抽取算法(69)
第三节演进式动态新闻文档摘要生成方法研究(72)
第六章互联网数据在舆情研判中的效用研究(75)
第一节引言(76)
第二节舆情研判中的互联网数据使用(77)
第三节舆情研判中使用互联网数据的目标(77)
第四节舆情研判中互联网数据的特征选取(78)
第五节舆情研判中互联网数据的分析技术(79)
第六节舆情研判中互联网数据处理的具体对象(82)
第七节互联网数据效用发挥面临的挑战(83)
第八节基于计算实验和大数据的互联网数据效用提升(89)
第九节小结(91)
目录网络舆情应对的关键技术研究
第七章网络舆情中的参与者研究(93)
第一节引言(94)
第二节网络舆情中的参与者(94)
第三节微博社区意见领袖的识别(98)
第四节网络水军现象的研究与对策(109)
第五节小结(113)
第八章微博社区网络结构的统计特性(115)
第一节社会网络分析(116)
第二节微博社区数据样本的实证分析(118)
第三节网络舆情传播模型(131)
第四节微博社区结构对舆情传播的影响(133)
第五节结果分析及其意义(135)
第六节小结(136)
第九章网络舆情事件的案例库构建与舆情研判(139)
第一节大数据对网络舆情分析的影响(140)
第二节微博舆情案例库的构建及案例数据分析(144)
第三节舆情案例数据对于舆情研判工作的支撑(157)
第十章总结(159)
后记(163)