Advertisement

基于SIR模型的突发事件中网络舆情演变分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用SIR（易感、感染、恢复）模型探讨突发事件中的网络舆情传播规律与趋势，为舆情引导提供理论依据。 本段落研究了突发事件在网络环境中的舆情演变过程，并系统地回顾了相关的方法研究。同时，文章还对突发事件网络舆情的特点进行了定义与阐述，基于SIR传染病模型进行分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SIR模型的突发事件中网络舆情演变分析
    优质
    本研究运用SIR（易感、感染、恢复）模型探讨突发事件中的网络舆情传播规律与趋势，为舆情引导提供理论依据。 本段落研究了突发事件在网络环境中的舆情演变过程，并系统地回顾了相关的方法研究。同时，文章还对突发事件网络舆情的特点进行了定义与阐述，基于SIR传染病模型进行分析。
     
  • 基于微博数据挖掘的突发事件舆论演变分析——以艾尔玛飓风为例
    优质
    本研究通过分析微博平台的数据，探讨了社交媒体上关于艾尔玛飓风的舆论变化过程和特点，揭示了突发事件中的公众情绪与信息传播规律。 基于微博数据挖掘的突发事件舆情演化分析——以艾尔玛飓风为例，魏洁、张凌著。本段落旨在探讨在突发事件背景下不同情感倾向的微博对信息传播量的影响，并揭示舆情演变的特点与规律，为相关的舆情分析及决策提供理论依据和参考价值。
     
  • 基于Java的网络舆情分析系统.zip
    优质
    本项目为基于Java编程语言开发的网络舆情分析系统，能够实时收集、处理和展示互联网上的公众意见与情绪，帮助用户快速了解舆论趋势。 基于Java的网络舆情分析系统.zip是一个适合计算机专业、软件工程专业以及通信工程专业的大学生在大三课程设计或毕业设计时参考的作品。该作品采用Java开发，能够帮助学生理解和实践相关的技术知识与应用技能。
     
  • 基于Bi-LSTM和FastText的网络舆情情感分析.zip
    优质
    本项目采用Bi-LSTM与FastText技术进行网络舆情文本的情感分析，旨在提高对大规模在线评论及讨论的情感倾向识别精度。通过深度学习模型训练，有效捕捉长短期语义特征，为舆论监控提供技术支持。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长时间序列时容易遇到梯度消失或爆炸的问题，这使得它们难以有效捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM引入了门控机制和记忆单元。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样，在整个链上运行，并且只通过小的线性交互来更新状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它的决定基于当前时刻的输入和前一时刻隐藏层的状态。 - 遗忘门：遗忘门控制着从记忆单元中丢弃或忘记的信息类型，同样依赖于当前时刻的输入以及上一个时间步长中的隐藏状态。 - 输出门：输出门决定了哪些信息会被传递到下一个时间步骤作为隐藏状态。它也基于当前时刻的输入和前一时刻的状态做出决定。 LSTM的工作流程大致如下： 1. 遗忘门确定从记忆单元中移除的信息； 2. 输入门控制要加入记忆单元的新信息； 3. 更新记忆单元的状态； 4. 输出门选择哪些内容会被传递到下一个时间步骤的隐藏状态。 由于能够有效处理长期依赖关系，LSTM在诸如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等序列建模任务中表现优异。
     
  • 高校在大数据时代的突发事件网络舆情引导机制探究.pdf
    优质
    本文探讨了在大数据时代背景下，高校如何构建有效的突发事件网络舆情引导机制，旨在提升学校应对突发公共事件的能力和效率。 大数据时代高校突发事件网络舆情引导机制的研究探讨了在当前数据量庞大、传播速度快的背景下，如何有效应对和管理高校内部发生的紧急事件在网络上的舆论反应。该研究旨在提出一套科学合理的策略体系，帮助教育机构更好地理解和利用数字媒体环境中的信息流特性，以促进正面消息的有效传达，并减少负面舆情的影响范围与持续时间。通过分析典型案例及现有理论框架，论文探索了如何构建一个既能保障言论自由又能维护社会稳定和谐的网络空间环境。
     
  • 基于Python的人工智能网络舆情分析系统在舆情管控中的应用
    优质
    本研究开发了一款基于Python的人工智能网络舆情分析系统，旨在利用自然语言处理和机器学习技术有效监控与管理社会舆论动态。该系统的实施为舆情预警、事件响应提供了有力支持，对于维护社会稳定具有重要意义。 基于Python的网络舆情分析系统旨在通过利用Python语言的强大功能来收集、处理并解析互联网上的大量数据，以便于用户能够快速准确地了解当前社会舆论的趋势与热点问题。该系统结合了自然语言处理技术以及机器学习算法以实现对文本内容的情感倾向性判断和关键词提取等功能，为用户提供全面深入的网络舆情分析报告。
     
  • 网络安全突发事件应对演练指南
    优质
    本指南旨在提供网络安全突发事件的有效应对策略与措施，通过模拟真实场景进行实战演练，增强组织和个人的安全防护能力。 网络安全事件应急演练指南内容丰富实用，讲解深入浅出，绝对干货满满，助你从新手迅速成长为高手。
     
  • 基于群集动力学及演化博弈论的网络舆情引导模型
    优质
    本研究构建了融合群集动力学与演化博弈理论的网络舆情引导模型，旨在深入分析和有效干预网络舆论动态，促进社会信息环境的健康和谐发展。 互联网已成为公共舆情传播的主要平台，网络舆情的危机疏导问题直接关系到社会的安全与稳定。准确分析网络舆情活动是有效进行舆情疏导的重要前提。鉴于网络舆情在产生和发展过程中表现出群体性特征，本段落应用群集动力学及演化博弈论的方法，在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上构建了相应的疏导模型。通过多Agent仿真技术验证该模型的有效性，并据此寻求最佳的疏导策略。研究成果为解决群体危机环境下的网络舆情疏导问题提供了理论依据。