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第1章 绪论1

1.1 概述1

1.1.1 网络舆情的概念2

1.1.2 网络舆情的特点4

1.1.3 微博舆情的特点5

1.1.4 网络舆情的发展阶段6

1.1.5 网络舆情的传播规律9

1.2 国内外研究现状10

1.2.1 舆情传播网络结构和模型研究11

1.2.2 舆情传播的理论模型和一般规律13

1.2.3 网络舆情监测的相关关键技术14

1.3 舆情信息分析系统17

1.3.1 系统背景17

1.3.2 系统概述17

1.3.3 系统架构17

1.3.4 功能描述18

1.4 内容和章节安排19

参考文献19

第2章 舆情信息的收集23

2.1 概述23

2.2 网页的结构25

2.2.1 HTML中的标记符26

2.2.2 DOM树27

2.3 网页的爬取28

2.3.1 爬虫的基本原理29

2.3.2 链接URL的选择30

2.3.3 爬虫遵循的规则32

2.3.4 网页更新33

2.3.5 多线程爬取34

2.3.6 分布式策略35

2.3.7 动态网页的爬取36

2.4 网页信息的提取37

2.4.1 信息提取与信息检索的区别38

2.4.2 信息提取方法38

2.4.3 信息提取的评价标准41

2.5 基于模板的舆情信息提取系统42

2.5.1 主要信息源43

2.5.2 网页爬虫模块43

2.5.3 网页信息提取模块46

2.5.4 网页信息自动提取方案48

2.6 系统设计50

2.7 本章小结53

参考文献53

第3章 舆情信息的内容分析55

3.1 概述55

3.2 信息预处理57

3.2.1 分词处理58

3.2.2 向量空间模型61

3.2.3 特征降维62

3.3 舆情信息内容识别64

3.3.1 舆情内容特征库构建64

3.3.2 舆情文本分类65

3.3.3 舆情文本聚类67

3.3.4 舆情内容识别评测71

3.4 舆情话题发现75

3.4.1 热点分析75

3.4.2 话题发现77

3.4.3 话题跟踪79

3.5 舆情情感分析80

3.5.1 情感建模81

3.5.2 情感词库的建立83

3.5.3 情感分析方法85

3.6 舆情观点挖掘88

3.6.1 观点规则库构建89

3.6.2 观点分类和聚类91

3.6.3 观点倾向性分析92

3.7 系统设计94

3.8 本章小结100

参考文献100

第4章 舆情信息结构分析102

4.1 舆情网络的构建102

4.2 舆情网络分析基础103

4.2.1 节点扩散能力103

4.2.2 整体扩散能力105

4.2.3 聚集性106

4.2.4 关键节点106

4.3 舆情网络的社区结构分析108

4.3.1 社区发现与话题识别108

4.3.2 常见的社区发现方法109

4.3.3 基于节点扩展的社区发现113

4.3.4 基于节点合并的社区发现127

4.4 舆情网络的演化140

4.4.1 网络扩散能力演化140

4.4.2 网络社区结构演化142

4.5 舆情网络的行为分析143

4.5.1 舆情的定义与分级144

4.5.2 行为分析145

4.5.3 网络行为分析的具体步骤146

4.5.4 舆情网络行为分析实例150

4.6 本章小结154

参考文献154

第5章 舆情的传播与控制157

5.1 舆情传播模型157

5.1.1 三种基本的传播模型157

5.1.2 考虑人类活动时间特性的传播模型162

5.1.3 考虑人类活动空间模式的传播模型169

5.2 舆情传播的影响因素174

5.2.1 初始信息源的影响174

5.2.2 混合中心性指标下初始节点对传播的影响179

5.2.3 网络结构的影响187

5.3 舆情趋势预测190

5.3.1 预测模型191

5.3.2 模型库建立与预测193

5.3.3 实验结果及分析195

5.4 舆情控制策略198

5.4.1 概述198

5.4.2 随机免疫198

5.4.3 关键节点免疫策略199

5.4.4 关键链路免疫策略200

5.4.5 其他免疫策略200

5.4.6 舆情控制实例201

5.5 本章小结205

参考文献205