舆情信息分析与处理技术

前言第1章 绪论1.1 概述1.1.1 网络舆情的概念1.1.2 网络舆情的特点1.1.3 微博舆情的特点1.1.4 网络舆情的发展阶段1.1.5 网络舆情的传播规律1.2 国内外研究现状1.2.1 舆情传播网络结构和模型研究1.2.2 舆情传播的理论模型和一般规律1.2.3 网络舆情监测的相关关键技术1.3 舆情信息分析系统1.3.1 系统背景1.3.2 系统概述1.3.3 系统架构1.3.4 功能描述1.4 内容和章节安排参考文献第2章 舆情信息的收集2.1 概述2.2 网页的结构2.2.1 HTML中的标记符2.2.2 DOM树2.3 网页的爬取2.3.1 爬虫的基本原理2.3.2 链接URL的选择2.3.3 爬虫遵循的规则2.3.4 网页更新2.3.5 多线程爬取2.3.6 分布式策略2.3.7 动态网页的爬取2.4 网页信息的提取2.4.1 信息提取与信息检索的区别2.4.2 信息提取方法2.4.3 信息提取的评价标准2.5 基于模板的舆情信息提取系统2.5.1 主要信息源2.5.2 网页爬虫模块2.5.3 网页信息提取模块2.5.4 网页信息自动提取方案2.6 系统设计2.7 本章小结参考文献第3章 舆情信息的内容分析3.1 概述3.2 信息预处理3.2.1 分词处理3.2.2 向量空间模型3.2.3 特征降维3.3 舆情信息内容识别3.3.1 舆情内容特征库构建3.3.2 舆情文本分类3.3.3 舆情文本聚类3.3.4 舆情内容识别评测3.4 舆情话题发现3.4.1 热点分析3.4.2 话题发现3.4.3 话题跟踪3.5 舆情情感分析3.5.1 情感建模3.5.2 情感词库的建立3.5.3 情感分析方法3.6 舆情观点挖掘3.6.1 观点规则库构建3.6.2 观点分类和聚类3.6.3 观点倾向性分析3.7 系统设计3.8 本章小结参考文献第4章 舆情信息结构分析4.1 舆情网络的构建4.2 舆情网络分析基础4.2.1 节点扩散能力4.2.2 整体扩散能力4.2.3 聚集性4.2.4 关键节点4.3 舆情网络的社区结构分析4.3.1 社区发现与话题识别4.3.2 常见的社区发现方法4.3.3 基于节点扩展的社区发现4.3.4 基于节点合并的社区发现4.4 舆情网络的演化4.4.1 网络扩散能力演化4.4.2 网络社区结构演化4.5 舆情网络的行为分析4.5.1 舆情的定义与分级4.5.2 行为分析4.5.3 网络行为分析的具体步骤4.5.4 舆情网络行为分析实例4.6 本章小结参考文献第5章 舆情的传播与控制5.1 舆情传播模型5.1.1 三种基本的传播模型5.1.2 考虑人类活动时间特性的传播模型5.1.3 考虑人类活动空间模式的传播模型5.2 舆情传播的影响因素5.2.1 初始信息源的影响5.2.2 混合中心性指标下初始节点对传播的影响5.2.3 网络结构的影响5.3 舆情趋势预测5.3.1 预测模型5.3.2 模型库建立与预测5.3.3 实验结果及分析5.4 舆情控制策略5.4.1 概述5.4.2 随机免疫5.4.3 关键节点免疫策略5.4.4 关键链路免疫策略5.4.5 其他免疫策略5.4.6 舆情控制实例5.5 本章小结参考文献

适读人群 ：适合于网络舆情分析的研究人员和网络舆情信息系统的开发人员阅读，也可供文本挖掘、信息检索、复杂网络研究与应用等方面相关的科研工作者参考。《舆情信息分析与处理技术》以网络舆情为研究对象，结合复杂网络理论，从舆情内容分析和舆情网络结构分析两个视角介绍网络舆情信息处理的基本原理和技术。首先介绍网络舆情信息的采集，在此基础上介绍基于文本挖掘的舆情信息分析方法，以及基于舆情网络结构的舆情信息分析方法，最后讨论舆情信息的传播和控制，并综合各个部分设计和实现一个网络舆情信息分析系统。