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面向应对决策的网络舆情信息聚合研究

作者：陈忆金著

出版社：武汉大学出版社出版时间：2020-12-01

开本：其他页数： 358

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内容简介
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作者简介

面向应对决策的网络舆情信息聚合研究版权信息

ISBN：9787307220249
条形码：9787307220249 ; 978-7-307-22024-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
社会科学
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信息学

面向应对决策的网络舆情信息聚合研究内容简介

本书主要对如何运用信息分析方法，实现社会管理决策领域网络舆情信息资源的有效组织与利用进行了探索。本书从国家和地方政府对网络舆情管理相关规定、舆情应对决策需求出发，从网络舆情分析与应对决策活动、信息资源管理等方面建立理论基础，明确网络舆情信息聚合的对象，提出网络舆情信息聚合模型。着重探讨了网络舆情事件本体的构建，基于本体对网络舆情信息资源进行挖掘和组织、文本主题聚类、情感倾向分析，实现多来源的网络舆情观点分析，在突发事件情境下呈现网络舆情信息分析结果，并以舆情事件中的两类实体为信息聚合基点，分析网络舆情事件中的高校形象与政府形象，形成符合网络舆情应对决策者需求的网络舆情分析报告，用以辅助社会管理领域的决策。

面向应对决策的网络舆情信息聚合研究目录

第1章绪论 1.1 研究背景 1.1.1 互联网是大的舆论出口 1.1.2 网络舆情信息资源开发利用面临挑战 1.1.3 网络舆情信息聚合的产生与发展 1.2 研究意义 1.3 研究总体问题与目标 1.4 研究思路、内容与研究方法 1.4.1 研究思路 1.4.2 研究内容 1.4.3 研究方法 1.5 社会管理领域网络舆情的选择 1.6 研究创新之处与难点 1.6.1 研究创新之处 1.6.2 研究难点第2章研究综述 2.1 国内网络舆情研究主题发展 2.2 网络舆情分析相关研究 2.2.1 网络舆情基础理论研究 2.2.2 网络舆情分析技术 2.2.3 网络舆情应用实践 2.3 信息聚合相关研究 2.4 相关研究述评第3章网络舆情信息聚合的理论基础 3.1 信息资源理论与方法 3.1.1 信息需求 3.1.2 信息利用与不确定性 3.1.3 信息增值与DIKW价值链 3.2 知识组织理论 3.2.1 知识组织理论与方法 3.2.2 本体论 3.2.3 知识元理论 3.2.4 知识图谱 3.3 网络舆情应对阶段与应对活动分析 3.3.1 网络舆情应对阶段划分 3.3.2 网络舆情应对决策过程 3.3.3 面向应对决策的网络舆情分析活动 3.4 网络舆情信息分析与利用的功能、模型和方法 3.4.1 网络舆情信息分析与利用的功能 3.4.2 网络舆情信息分析与利用的模型第4章网络舆情工作现状与需求研究 4.1 网络舆情工作制度建设现状 4.2 舆情研究机构常用的舆情分析方法调查 4.3 组织机构网络舆情工作现状与需求调查 4.3.1 调查问卷设计 4.3.2 问卷发放与样本概况 4.3.3 .网络舆情工作现状分析 4.3.4 组织机构对网络舆情信息分析的需求 4.4 舆情事件中的公众利益诉求分析 4.4.1 舆情事件中的公众利益诉求分析 4.4.2 舆情报告折射的我国政务公开存在的问题 4.5 实践调查结果分析与启示 4.5.1 实践调查结果 4.5.2 调查结果启示 4.6 本章小结第5章面向应对决策的网络舆情信息聚合模型 5.1 网络舆情信息聚合目标与知识供给障碍 5.1.1 网络舆情信息聚合目标 5.1.2 网络舆情应对决策的知识供给障碍分析 5.2 面向应对决策的社会管理领域网络舆情信息的聚合对象 5.2.1 三种拥有主体 5.2.2 四种知识类型 5.2.3 网络舆情应对决策中的知识供给框架 5.2.4 舆情应对决策过程中存在的主要信息鸿沟 5.3 应对决策视角下的网络舆情信息聚合五层模型第6章信息聚合单元分析与网络舆情事件本体构建 6.1 基于本体的信息聚合方法 6.2 本体在网络舆情信息聚合的作用 6.3 网络舆情事件本体模型构建 6.3.1 资源采集与筛选 6.3.2 数据构成与信息聚合单元分析 6.3.3 核心类提取及定义 6.3.4 聚合单元间关系分析第7章基于本体的网络舆情信息聚合单元抽取 7.1 基于本体的网络舆情信息挖掘模型 7.2 数据库设计 7.3 聚合单元及聚合单元间关系的抽取 7.3.1 聚合单元的抽取 7.3.2 聚合单元间关系的抽取 7.3.3 聚合单元属性的提取 7.4 聚合单元抽取实际效果检验第8章网络舆情信息聚合网络 8.1 网络舆情观点聚合 8.2 网络舆情信息聚合模式 8.2.1 不添加时间轴的聚合模式 8.2.2 基于时间轴的主题聚合模式 8.3 信息聚合网络实例第9章舆情信息主题自动抽取与情感倾向分析 9.1 舆情信息文本主题的自动抽取 9.1.1 数据预处理 9.1.2 数据探索性分析 9.1.3 LDA模型的构建 9.1.4 Kmeans的构建 9.1.5 主题抽取效果检验 9.1.6 基于LDA和Kmeans模型的文本自动抽取小结 9.2 用户评论的情感倾向分析 9.2.1 '网络舆情意见句分割 9.2.2 网络舆情意见句主题抽取 9.2.3 回帖情感倾向计算 9.2.4 回帖意见句观点挖掘 9.2.5 回帖意见挖掘 9.2.6 用户评论的情感倾向分析实验检验第10章信息聚合实践：组织机构网络形象分析 10.1 基于舆情信息聚合的政府形象评价研究 lO.1.1 政府网络形象评价研究基础 10.1.2 舆情事件中的政府形象评价指标体系 10.1.3 舆情事件中的政府形象评价指标权重分析 10.1.4 舆情事件中的政府形象评价实例 10.2 基于舆情信息聚合的高校形象评价 10.2.1 舆情事件中的高校网络形象指标分析 10.2.2 舆情事件中的高校形象指标权重分析 10.2.3 基于舆情信息聚合的高校形象评价分析实例第11章结论与展望 11.1 研究结论 11.2 理论价值与应用展望 11 2.1 理论价值 11.2.2 应用展望 11.3 研究不足之处及建议参考文献附录一政府网络舆情管理制度建设情况(部分) 附录二组织机构网络舆情工作情况及需求调查问卷附录三访谈提纲附录四舆情事件案例概述后记

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面向应对决策的网络舆情信息聚合研究作者简介

陈忆金，女，管理学博士，广东梅州人。现任华南师范大学经济与管理学院副教授、硕士生导师，兼任华南师范大学网络情报大数据协同创新研究中心主任、中国图书馆学会编译出版委员会图书馆学著作编辑出版专业委员会委员、国际知识组织学会会员。主要从事信息组织、用户信息搜索即学习等方面的教学和研究。主持国家和省部级项目各2项，合作出版著作1本（入选国家哲学社会科学优秀成果文库），在国内外核心期刊上发表论文40余篇。

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