文献类型：期刊文章

作　　者：杨静[1] 朱莉萨[2] 朱镇远[3] 黄微[3]

Yang Jing;Zhu Lisa;Zhu Zhenyuan;Huang Wei(Library,Jilin Engineering Normal University,Changchun 130052,China;College of Applied Science,Jilin Engineering Normal University,Changchun 130052,China;School of Management,Jilin University,Changchun 130022,China)

机构地区：[1]吉林工程技术师范学院图书馆,吉林长春130052 [2]吉林工程技术师范学院应用理学院,吉林长春130052 [3]吉林大学管理学院,吉林长春130022

出　　处：《现代情报》

基　　金：国家自然科学基金面上项目“大数据环境下多媒体网络舆情信息的语义识别与危机响应研究”(项目编号:71473101)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：10

起止页码：94-101

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：[目的]通过研究当下网络环境的具体情境,利用概率分析的方式判断具体舆情所属的案例类型,从而为网络舆情危机响应决策提供依据。[方法]使用贝叶斯网络模型作为分析方法,构建网络舆情案例匹配的指标体系和案例匹配模型。[结果]通过48个网络舆情危机中的随机43个事件作为训练数据,构建贝叶斯网络模型,使用剩余5个网络舆情危机事件作为测试组,经检验测试样本案例匹配结果与事实相符。[结论]本文通过构建网络舆情案例匹配的相关指标体系和贝叶斯网络模型,为对网络舆情进行分型,从而为舆情危机响应提供了决策依据。

关 键 词：网络舆情 贝叶斯网络 案例匹配  模型  

分 类 号：TP18] G206]