基于贝叶斯网络的互联网舆情状况评估与分析-以“新冠状肺炎暴发”事件为例

基于贝叶斯网络的互联网舆情状况评估与分析-以“新冠状肺炎暴发”事件为例

[目的/意义]重大突发事件对提高国家社会治理能力提出了新的要求,提升网络舆情态势评估能力成为创新社会治理的重要内容。[方法/过程]该文从网络舆情事件特征、关注度、传播扩散度及网民观点倾向等方面构建网络舆情态势评估指标,利用贝叶斯网络构建网络舆情态势评估模型,以"新冠肺炎疫情"事件为例,对网络舆情态势进行评估分析。[结果/结论]通过对网络舆情事件的测试,本文提出的方法具有较好的舆情态势评估效能,对"新冠肺炎疫情"相关网络舆情治理提出了建议。

基本信息

题目基于贝叶斯网络的网络舆情态势评估分析——以“新冠肺炎疫情”事件为例
文献类型期刊论文
作者刘继,武梦娇
作者单位新疆财经大学统计与数据科学学院
文献来源情报杂志 2021年03期
发表年份2021
学科分类信息科技,社会科学Ⅱ辑
专业分类社会学及统计学,新闻与传媒
基金新疆维吾尔自治区社会科学基金“面向大数据的新疆网络舆情智能统计分析与预判机制研究”(编号:19BTJ036),新疆维吾尔自治区高校科研计划项目“大数据背景下基于深度学习的网络评论智能统计分析”(编号:XJEDU2019SI006),新疆财经大学研究生科研项目“基于贝叶斯网络的突发事件网络舆情危机态势预警研究——以‘新冠疫情’为例”(编号:XJUFE2020K007)
分类号G206;C912.63
关键词网络舆情,贝叶斯网络,态势评估,新冠肺炎疫情
页码:187-192+103
总页数:7
文件大小:710K

论文目录

0 引 言
1 网络舆情态势评估指标的构建
2 基于贝叶斯网络的舆情态势评估模型构建
  2.1 贝叶斯网络理论
  2.2 贝叶斯网络结构的构建
3 实证分析
  3.1 数据描述
  3.2 模型测试
  3.3 “新冠肺炎疫情”事件分析
4 结 语

参考文献

[1] 基于贝叶斯网络的交通拥堵实时预测[J]. 冶金管理 2019(21)
[2] 贝叶斯网络在水利工程中的应用[J]. 东北水利水电 2020(04)
[3] 基于贝叶斯网络的静态话题追踪模型[J]. 数据分析与知识发现 2020(Z1)
[4] 一种新型动态贝叶斯网络分析方法[J]. 中国机械工程 2020(12)
[5] 组合数据下贝叶斯网络构建算法研究[J]. 电子技术与软件工程 2020(09)
[6] 基于贝叶斯网络的交通事故致因路径分析[J]. 智能城市 2020(17)
[7] 基于贝叶斯网络的虚拟学习模块[J]. 计算机技术与发展 2020(08)
[8] 有限总体中总体数量的贝叶斯预测(英文)[J]. 数学杂志 2018(05)
[9] 贝叶斯网络在入侵检测中的应用[J]. 中国新通信 2017(09)
[10] 基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法研究[J]. 中国标准化 2017(14)
[11] 基于贝叶斯网络的停车场主动引导算法研究[J]. 农机使用与维修 2017(10)
[12] 基于分层动态贝叶斯网络的武器协同运用[J]. 舰船电子工程 2015(12)
[13] 贝叶斯因果图的构建与应用[J]. 统计与决策 2016(07)
[14] 基于信息融合的贝叶斯网络毁伤评估方法[J]. 四川兵工学报 2015(04)
[15] 基于贝叶斯网络的地铁施工风险管理分析[J]. 四川建材 2015(03)
[16] 贝叶斯网络和聚类分析在肾虚证中的比较研究[J]. 时珍国医国药 2015(06)
[17] 基于贝叶斯网络的装甲目标战术企图推理模型构建[J]. 火力与指挥控制 2015(07)
[18] 贝叶斯网络的构建过程[J]. 智富时代 2018(07)
[19] 贝叶斯身世之谜——写在贝叶斯定理发表250周年之际[J]. 统计研究 2013(12)
[20] 贝叶斯网络的结构学习综述[J]. 西安工业大学学报 2021(01)
[21] 基于改进的加权贝叶斯网络恐怖袭击危害性评估[J]. 南宁师范大学学报(自然科学版) 2020(04)
[22] 贝叶斯网络在中医药理论研究的现状及与超分子化学联合应用前景[J]. 湖南中医药大学学报 2019(11)
[23] 基于贝叶斯优化的心脏病诊断模型[J]. 吕梁学院学报 2020(02)
[24] 基于贝叶斯网络的大学学情分析研究[J]. 学校党建与思想教育 2020(09)
[25] 基于贝叶斯粒子群算法的控制权重矩阵优化[J]. 机械制造与自动化 2020(03)
[26] 基于树形贝叶斯网络的配电网快速灾情推断[J]. 电网技术 2020(06)
[27] 基于自助法的高斯贝叶斯网结构学习[J]. 长春工业大学学报 2020(04)
[28] 基于分布式贝叶斯网络的多故障诊断方法研究[J]. 现代电子技术 2017(01)
[29] 一种基于贝叶斯网络的桥式起重机故障诊断方法[J]. 起重运输机械 2017(04)
[30] 基于贝叶斯网络的海洋工程装备故障诊断模型[J]. 科技与企业 2016(06)

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[1]基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究[J]. 柯赟.  统计与决策.2016(20)
[2]贝叶斯学派的统计推断与决策思想[J]. 余鹏.  新疆财经.1994(01)
[3]概率是物质属性还是主观认识——频率学派与贝叶斯学派的区别[J]. 范超.  中国统计.2016(08)
[4]基于贝叶斯网络的流动妇女收入影响因素研究[J]. 葛莹玉,李春平,尹勤.  西北人口.2010(05)
[5]关于贝叶斯[J]. 韩明.  中国统计.2014(09)
[6]基于贝叶斯网络的网络舆情危机节点诊断研究[J]. 周昕,邱长波,李瑞.  现代情报.2018(11)
[7]基于贝叶斯网络建模的非常规危机事件网络舆情预警研究[J]. 张一文,齐佳音,方滨兴,李欲晓.  图书情报工作.2012(02)
[8]基于贝叶斯网络的网络舆情案例匹配模型[J]. 杨静,朱莉萨,朱镇远,黄微.  现代情报.2019(10)
[9]三个重要国际贝叶斯组织——SBIES、ASA-SBSS、ISBA简介[J]. 王宏炜.  统计研究.2008(05)
[10]基于贝叶斯网决策评价模型的大学生就业预测分析研究[J]. 冯志林,周佳男.  现代物业(中旬刊).2012(04)
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