【摘 要】
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文章旨在构建完整有效的企业舆情监测和分析体系,降低负面舆情爆发的概率。基于事件信息结构表示理论,构建面向企业舆情监测场景的事件画像体系。通过追溯用户的历史行为数据
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,武汉大学信息管理学院
【基金项目】
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教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“提高反恐怖主义情报信息工作能力对策研究”(17JZD034);国家自然科学基金重大课题“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”(71790612);国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模”(71603189)的研究成果之一
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文章旨在构建完整有效的企业舆情监测和分析体系,降低负面舆情爆发的概率。基于事件信息结构表示理论,构建面向企业舆情监测场景的事件画像体系。通过追溯用户的历史行为数据,采用多种语义挖掘算法及逻辑回归预测模型刻画事件背后的高危人群特征。以新浪微博“小黄车退押金”事件为例,对构建的事件画像与高危人群预测模型的有效性与可行性进行验证,均得到较好的效果。其中,高危人群预测模型的KS值为0.7472,AUC值为0.9412,验证了模型有较好的区分度。提出的研究框架能够有效刻画企业舆情相关的事件特征以及推动事件进程的关键
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