基于事理图谱的网络舆情事件预测方法研究

被引:66
作者
单晓红
庞世红
刘晓燕
杨娟
机构
[1] 北京工业大学经济与管理学院
关键词
网络舆情; 事件预测; 事理图谱; 事件泛化; 改进kmeans聚类; Word2vec;
D O I
暂无
中图分类号
C912.63 [社会舆论]; G206 [传播理论];
学科分类号
030310 [社会心理与社会认知]; 050302 [传播学];
摘要
[目的/意义]互联网的开放式传播给网络舆情的监管和治理带来困难。准确地预测网络舆情事件能够帮助政府等相关部门及时、有针对性地采取引导措施,控制网络舆情的传播。[方法/过程]首先采集网络舆情数据构建事理图谱,通过改进聚类算法实现舆情事件泛化,构建抽象事理图谱。根据抽象事理图谱中事件演化方向和概率大小,预测网络舆情事件。[结果/结论]医疗网络舆情实证结果表明,该方法可以较好地预测舆情事件,准确率达到72.03%。网络舆情事件预测有效地补充了现有网络舆情预测研究仅关注热度、情感和话题的不足,为更精准地实现网络舆情治理提供了支持。
引用
收藏
页码:165 / 170+156 +156
页数:7
相关论文
共 20 条
[1]
多主体视角下企业负面舆情热度演化研究 [J].
姚晶晶 ;
张雨燕 .
情报理论与实践, 2020, 43 (08) :120-127+133
[2]
基于事件链的网络舆情事件演化研究 [J].
夏立新 ;
毕崇武 ;
梅潇 ;
陈健瑶 ;
叶光辉 .
情报理论与实践, 2020, 43 (05) :123-130
[3]
基于事理图谱的网络舆情演化路径分析——以医疗舆情为例 [J].
单晓红 ;
庞世红 ;
刘晓燕 ;
杨娟 .
情报理论与实践, 2019, 42 (09) :99-103+85
[4]
多维特征融合的网络舆情突发事件演化话题图谱研究 [J].
刘雅姝 ;
张海涛 ;
徐海玲 ;
魏萍 .
情报学报, 2019, 38 (08) :798-806
[5]
基于事理图谱的政策影响分析方法及实证研究 [J].
单晓红 ;
庞世红 ;
刘晓燕 ;
杨娟 .
复杂系统与复杂性科学, 2019, 16 (01) :74-82
[6]
微博舆情传播周期中不同传播者的主题挖掘与观点识别 [J].
廖海涵 ;
王曰芬 ;
关鹏 .
图书情报工作, 2018, 62 (19) :77-85
[7]
基于灰色系统理论的网络舆情预测与分级方法研究 [J].
王宁 ;
赵胜洋 ;
单晓红 .
情报理论与实践 , 2019, (02) :120-126
[8]
基于首发信息的微博舆情热度预测模型 [J].
连芷萱 ;
兰月新 ;
夏一雪 ;
刘茉 ;
张双狮 .
情报科学, 2018, 36 (09) :107-114
[9]
基于社区发现和关键词共现的网络舆情潜在主题发现研究——以新浪微博魏则西事件为例 [J].
丁晟春 ;
王鹏鹏 ;
龚思兰 .
情报科学, 2018, 36 (07) :78-84
[10]
基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测 [J].
马晓宁 ;
王婷 ;
王惠 .
武汉大学学报(理学版), 2018, 64 (03) :237-243