文献类型：期刊文章

作　　者：彭丽徽[1,2] 李贺[1] 张艳丰[1,2]

Peng Lihui LiHe Zhang Yanfeng(SchoolofManagementJilinUniversity, changchun 130022, China Library, Changsha Normal University, changsha410100, China)

机构地区：[1]吉林大学管理学院,吉林长春130022 [2]长沙师范学院图书馆,湖南长沙410100

出　　处：《现代情报》

基　　金：吉林大学2015年度基本科研业务费哲学社会科学研究种子基金项目"我国开放存取持续发展的关键问题解析:问题机理;接受模型及政策导向研究"

年　　份：2017

卷　　号：37

期　　号：8

起止页码：17-25

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及Goo Seeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博"8·12滨海爆炸"事件为例进行具体分析。[结果/结论 ]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。

关 键 词：网络舆情 关键节点  识别  分类  社会网络分析 综合评价

分 类 号：G206]