【摘 要】
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认为在突发事件的舆情传播过程中,网络论坛中影响力大的关键节点左右传播的走势。设计一种完整的网络舆情节点挖掘和分类的技术方法,包括原始数据挖掘、数据结构化、节点影响
【机 构】
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电子科技大学图书馆; 电子科技大学政治与公共管理学院; 电子科技大学计算机学院; 电子科技大学离退休工作处; 电子科技大学经济与管理学院;
【基金项目】
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2012年度国家自然科学基金重点支持项目“‘情景-应对型’非常规突发事件演化规律动态评估预测模型与方法”(项目编号:91224001)研究成果之一
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认为在突发事件的舆情传播过程中,网络论坛中影响力大的关键节点左右传播的走势。设计一种完整的网络舆情节点挖掘和分类的技术方法,包括原始数据挖掘、数据结构化、节点影响力测算与识别、关键节点论坛影响力计算、关键节点分类等,涉及GooSeeker、Gephi、LeaderRank等算法和软件,并以"7·23动车事故"为例进行具体分析。通过研究揭示出网络舆情的结构复杂性、无标度性、子社区结构等特征,得到"网络名人型"和"事件关注型"两类关键节点的演化规律,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
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