互聯(lián)網(wǎng)輿情事件影響分析與動態(tài)演化研究.pdf

1、當今網(wǎng)絡化和大數(shù)據(jù)時代，社會媒體已成為輿情事件發(fā)生、發(fā)展與演化的重要陣地。研發(fā)基于社會媒體網(wǎng)上—網(wǎng)下實時交互的輿情態(tài)勢精準感知與態(tài)勢研判技術，提升突發(fā)事件應對處置的能力，既是學術研究的熱點與難點，也是商業(yè)、社會乃至國家安全面臨的急迫需求與重大任務。在此背景下，本論文基于社會媒體輿情事件的多源異構大數(shù)據(jù)信息，主要工作包括如下三個方面:
　　(1)融合多源異構信息進行輿情事件影響分析。針對網(wǎng)絡輿情數(shù)據(jù)多維度、多來源、信息異構化等內(nèi)在特

2、征，及現(xiàn)有輿情指標體系覆蓋度不夠、指標項選取難以多維量化和跨源融合等問題，提出了融合多源和異構信息的輿情事件影響量化評價體系。該體系融合了新聞網(wǎng)站、論壇網(wǎng)站及微博網(wǎng)站等多種數(shù)據(jù)源，設計了基于情感計算、文本挖掘和用戶社會網(wǎng)絡分析的評價指標項，并采用層次模糊評價方法進行多維指標權重計算，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與專家領域知識的有機集成。實驗表明，本論文提出的量化評價體系，能夠較為準確和全面地刻畫網(wǎng)絡輿情事件的影響，與事件發(fā)展過程有較好的符合度，優(yōu)于基于單

3、一來源的事件評價方法。
　　(2)研究了面向輿情事件的實體詞抽取與擴展演變挖掘。針對輿情事件發(fā)展過程中事件描述實體詞動態(tài)變化的問題，提出了基于雙層模型的事件描述實體詞抽取方法，采用融合用戶關聯(lián)關系網(wǎng)絡的查詢詞擴展方法對實體詞進行自動擴展，實現(xiàn)了對事件演化過程中中文變體詞的識別。并將所提方法應用于輿情事件的數(shù)據(jù)采集查詢詞擴展，在事件數(shù)據(jù)采集中得到了實驗驗證。實驗表明，本論文方法提供了良好的實體詞抽取效果，以及實體詞擴展詞和變體詞識別

4、結果，應用于輿情事件數(shù)據(jù)采集可提升數(shù)據(jù)采集的召回率，尤其是在事件描述關鍵詞包含“屏蔽敏感詞”的情況下效果明顯。
　　(3)研究了面向輿情事件的基于異質信息網(wǎng)絡的社區(qū)和話題動態(tài)演化分析方法。針對輿情事件發(fā)展過程中用戶與話題社區(qū)數(shù)量不確定、結構不連續(xù)及兩者不能協(xié)同演化的問題，構建了基于異質信息網(wǎng)絡理論的輿情事件用戶社區(qū)與話題演化分析模型，實現(xiàn)了基于狄利克雷過程混合模型的異質社區(qū)的協(xié)同發(fā)現(xiàn)及演化。實驗表明，論文構建的模型能準確地刻畫輿情