期刊文章详细信息
多维特征融合的网络舆情突发事件演化话题图谱研究
Research on Evolutionary Topic Map of Internet Public Opinion with Multi-dimensional Feature Fusion
文献类型:期刊文章
Liu Yashu;Zhang Haitao;Xu Hailing;Wei Ping(School of Management,Jilin University,Changchun 130022;The Information Resource Research Center,Jilin University,Changchun 130022)
机构地区:[1]吉林大学管理学院,长春130022 [2]吉林大学信息资源研究中心,长春130022
基 金:国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”(18ZDA310)
年 份:2019
卷 号:38
期 号:8
起止页码:798-806
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:探索网络舆情突发事件中网民意见观点变化,挖掘事件发展特点,可以促使舆情导控工作有的放矢,实现全面控制精准引导的目标,这对于新时期网络舆论管理工作具有重大意义。本研究基于知识图谱方法,选取网络舆情突发事件评论数据构建舆情话题图谱,利用LDA方法对图谱中实体的话题属性进行划分,从Neo4j图数据库中提取话题图谱实体的话题、时间属性,以多维特征融合分析视角全方位追踪舆情话题的演化情况。所构建的舆情话题图谱可以有效识别话题讨论内容并对话题演化过程进行准确追踪,基于知识图谱方法构建的网络舆情话题图谱在动态追踪民意了解网络舆情突发事件发展方向上发挥了重大作用;网络舆情突发事件发展过程根据评论数量规模可以分为潜伏期、爆发期和衰退期三个阶段,各个阶段话题讨论数量、热度及内容等多维特征遵循着其独特的发展规律。
关 键 词:话题图谱 网络舆情 演化分析
分 类 号:G206] G353.1
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