网络舆情分析技术 [Analysis Techniques on Internet Public Opinion] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王兰成 著

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• 舆情分析
• 网络舆情
• 大数据
• 文本挖掘
• 情感分析
• 社会计算
• 信息检索
• 数据分析
• 舆论监控
• 机器学习

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118093032

版次：1

商品编码：11585802

包装：精装

外文名称：Analysis Techniques on Internet Public Opinion

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：242

正文语种：中文

内容简介

　　《网络舆情分析技术》以国家社科基金专项课题和全军专项研究生课题的研究成果为背景，对互联网主题舆情分析的理论、方法、技术和实现进行研究。将国内外领先的知识技术运用于网络舆情的采集和网络舆情的分析过程，抛砖引玉促进我国在网络舆情采集、处理和服务方法与技术领域的深入研究，推动军内外网络舆情信息系统中新技术的研究和应用创新。在网络舆情智能采集方面，《网络舆情分析技术》的主要工作是：研究网络舆情情报规划与获取，研究主题网络舆情的语义特征抽取，研究舆情网页内容相关性的判定，研究舆情网页链接相关性的判定等。在网络舆情智能处理方面，《网络舆情分析技术》的主要工作是：研究主题网络舆情的本体构建，研究语义层的舆情信息聚类和分类方法，研究基于情感本体的网络舆情倾向性分析等。在网络舆情智能服务方面，《网络舆情分析技术》的主要工作是：研究舆情事件网页内容的词汇关联分析，研究基于网络论坛的舆情话题追踪方法和技术，研究网络舆情检索系统中的查询主题分类技术等。

目录

第1章 导论
1.1 互联网舆情信息
1.2 网络舆情采集
1.3 网络舆情处理
1.4 网络舆情服务
1.5 内容概览

第2章 网络舆情的分析
2.1 网络舆情的信息采集
2.1.1 网络舆情的采集方法
2.1.2 搜索引擎的研究进展
2.1.3 网络信息的分类及其抽取
2.2 舆情话题的搜索技术
2.2.1 话题搜索的基本原理
2.2.2 话题搜索的若干技术
2.2.3 主题爬行的实现
2.2.4 国内外舆情采集的研究成果
2.3 网络舆情的信息处理
2.3.1 网络舆情的处理方法
2.3.2 网络舆情的信息内容分析
2.4 网络舆情的内容分析与服务
2.4.1 知识技术及其应用
2.4.2 主题舆情内容分析框架
2.4.3 国内外舆情分析的研究成果
2.5 基于社交网络的舆情传播动力学性质
2.5.1 舆情演化模型及评析
2.5.2 社交网络特性与舆情传播控制策略
2.6 本章小结

第3章 基于主题爬行的网络舆情信息抽取和整理
3.1 舆情网页的结构特征与分块处理
3.1.1 话题标记和页分块
3.1.2 基于DOM树的内容分块
3.1.3 基于板块位置的布局分块
3.1.4 基于视觉特征的结构分块
3.2 基于主题爬行的舆情网页分块
3.2.1 网页分块的典型应用
3.2.2 网页的预处理
3.2.3 网页分块的特征提取及其算法
3.2.4 舆情内容块的整合
3.3 主题网络舆情的语义特征抽取
3.3.1 网络舆情语义的特征
3.3.2 基于N-Gram的特征抽取及其改进算法
3.3.3 基于DOM树分块的特征项权重计算
3.4 网络舆情的情报获取与整合
3.4.1 网络舆情的情报价值与情报支援
3.4.2 网络舆情情报支援系统
3.5 本章小结

第4章 舆情网页与话题相关性的判定分析
4.1 内容相关性的判定方法
4.1.1 元数据方法
4.1.2 链接标签数据方法
4.1.3 链接结构分析方法
4.1.4 页面语义信息方法
4.2 链接相关性的判定方法
4.2.1 链接锚文本标记及其信息提取
4.2.2 基于分块的主题链接上下文信息提取
4.2.3 基于链接标记和锚文本的主题判定算法
4.2.4 基于语义相似度计算的链接判定
4.3 舆情网页内容相关性的分析
4.3.1 主题特征的选择
4.3.2 待识别网页模型的建立
4.3.3 话题文本识别算法的选择
4.4 舆情网页链接相关性的分析
4.4.1 Web超链接的若干分析
4.4.2 基于信息链接关系的分析算法
4.4.3 增加主题分析的PageRank改进算法
4.5 本章小结

第5章 基于本体的网络舆情分析
5.1 本体理论概述
5.1.1 本体概念与分类
5.1.2 面向舆情分析的本体作用
5.1.3 通用本体构建的几种方法
5.2 基于本体的主题网络舆情知识模型
5.2.1 舆情的本体知识源
5.2.2 本体的主题舆情构建策略
5.2.3 知识模型中的本体库架构
5.3 主题网络舆情SIPO本体的实现方案
5.3.1 本体构建的规则
5.3.2 SIPO本体的实现步骤
5.3.3 一个舆情事件的本体实例
5.4 本章小结

第6章 基于SIPO的网络舆情信息聚类和分类
6.1 语义特征抽取转换
6.1.1 语义转换及概念特征生成
6.1.2 概念映射匹配算法分析
6.2 网络舆情信息的聚类与分类
6.2.1 Web文本信息的聚分类
6.2.2 利用SIPO本体的聚分类
6.2.3 SIPO的语义聚分类分析
6.3 基于SIPO本体的语义相似度计算
6.3.1 SIPO概念语义相似度
6.3.2 增加语义特征的文本相似度计算
6.4 基于语义的主题网络舆情信息聚类
6.4.1 舆情信息聚类流程分析
6.4.2 基于语义相似计算模型的凝聚层次聚类算法
6.5 基于语义的主题网络舆情信息分类
6.5.1 舆情信息分类流程分析
6.5.2 基于语义相似计算模型的KNN分类算法
6.6 本章小结

第7章 网络舆情采集与处理的功能实现及其评测
7.1 SIPO原型系统的功能框架
7.2 开发工具和平台概述
7.3 舆情采集实验与结果分析
7.3.1 实验数据选取和测试指标
7.3.2 URL与主题相关性判定算法测试
7.3.3 舆情采集应用分块方法的效果测试
7.4 舆情信息聚类实验与结果分析
7.4.1 实验数据选取和测试指标
7.4.2 基于语义的聚类分析实验方法
7.4.3 实验结果及分析
7.5 舆情信息分类实验与结果分析
7.5.1 基于语义的舆情分类实验方法
7.5.2 实验结果及分析

第8章 基于情感本体的网络舆情倾向性分析
8.1 网络舆情的倾向性分析
8.2 网络舆情倾向性识别方法及比较
8.2.1 基于文本分类的倾向性识别
8.2.2 基于语义规则的倾向性识别
8.2.3 基于情感词的倾向性识别
8.3 情感本体的构建方法
8.3.1 HowNet和领域语料的情感概念选择
8.3.2 整合多情感概念的情感本体构建
8.3.3 基于H0wNet和领域语料库的本体话题构建
8.4 基于J隋感本体的主题舆情倾向性分析
8.4.1 特征词情感倾向度计算
8.4.2 增加程度级别的特征词权重计算
8.4.3 基于情感本体的倾向性分析过程
8.5 网络舆情倾向性分析实验与结果分析
8.5.1 实验方法
8.5.2 实验结果及分析
8.6 本章小结

第9章 面向知识挖掘的网络舆情信息服务
9.1 基于网络论坛的舆情话题追踪
9.1.1 话题追踪的方法与分析
9.1.2 基于文本图的话题追踪模型
9.1.3 文本概念图的生成与关键词识别
9.1.4 语义相关度的计算及追踪话题的更新
9.1.5 舆情话题追踪实验与结果分析
9.2 网络舆情检索系统中的查询主题分类
9.2.1 查询分类的方法与分析
9.2.2 基于语义知识的查询分类模型
9.2.3 文档目录图上的查询词扩展
9.2.4 目录图上的查询分类识别
9.2.5 查询主题分类实验与结果分析
9.3 舆情事件网页内容的词汇关联分析
9.3.1 基于词跨度的事件内容关键词获取
9.3.2 基于共现次数统计的词汇关联分析
9.3.3 网络舆情事件的词汇关联实验与结果分析
9.4 本章小结
参考文献
后记

前言/序言

《沉默的洪流：洞察时代脉搏的社会观察手记》 一本以敏锐视角、深度洞察和人文关怀，描摹当代社会思潮变迁，揭示群体情绪暗流，并提供理性思考路径的著作。 在信息爆炸、传播加速的时代，社会如同一个巨大的有机体，其内部的每一次呼吸、每一次搏动，都反映着无数个体的情感、观念和诉求。这些细微却深刻的波动，汇聚成一股股看不见的洪流，深刻影响着我们生活的方方面面，塑造着时代的走向。然而，我们常常置身其中，却难以把握其真实的面貌。我们能听到的，往往是喧嚣的声音；我们能看到的，或许只是被放大的片段。那么，如何才能穿越表象，触及这股洪流的深层肌理，理解我们所处的社会正在发生着怎样的变化？ 《沉默的洪流》正是为了回应这一时代命题而诞生的。本书并非技术手册，也非单纯的观点罗列，它是一部以深刻的社会观察为基石，融合了多学科的洞察力，旨在帮助读者构建一套理解和分析社会思潮、群体情绪和集体行为的独特视角。它提供的是一种思维工具，一种观察方法，一种引导我们更审慎、更全面地理解社会动态的路径。 本书的独特价值在于，它将目光聚焦于那些“沉默的”或“未被充分解读的”社会现象。 我们常常习惯于关注那些最响亮、最极端的观点，但真正的社会力量，往往孕育于那些不那么引人注目，却持续累积的细微变化之中。作者通过对大量鲜活的社会案例的细致梳理和深入剖析，带领读者一同走进一个更为复杂、也更为真实的世界。 第一部分：洞悉群体心理的密码 本部分将深入探讨构成群体情绪的基石——个体心理的集合效应。我们将从多个维度解析群体心理的特质，例如： 从众心理的幽灵： 探讨个体在群体压力下如何改变认知与行为，理解“沉默的大多数”背后所隐藏的复杂动因，以及群体极化现象如何悄然形成，影响着信息传播和价值判断。 群体情绪的传染性： 分析情绪如何在群体中快速传播，从最初的个别事件演变成大规模的集体情感爆发。本书将剖析引发集体焦虑、恐慌、愤怒或狂喜的触发机制，以及这些情绪在不同社会情境下的表现形式。 集体记忆与社会认同： 探讨历史事件、文化符号如何在不同群体中形成独特的集体记忆，以及这种集体记忆如何构建和维系社会认同，并在特定时刻被激活，影响当下的社会思潮。 叙事的塑造力量： 理解故事、传说、意识形态等叙事如何影响群体的认知框架，如何构建“我们”与“他们”，以及这些叙事如何在潜移默化中塑造社会共识与集体情感。 非理性决策的根源： 揭示群体决策过程中常见的认知偏差和情感误区，例如幸存者偏差、锚定效应、确认偏误等，并分析这些非理性因素如何影响社会议题的讨论和集体行动的走向。 第二部分：解析社会思潮的变迁 本部分将宏观地审视社会思潮的演变脉络，理解不同观念如何在时代土壤中生长、碰撞与交替： 观念的萌芽与传播： 追溯新思想、新观念的起源，分析其如何在特定社会群体中获得认同，并借由何种渠道得以传播和扩散。本书将探讨知识精英、意见领袖、以及大众传播媒介在观念传播过程中的作用。 思潮的碰撞与融合： 剖析不同社会思潮之间如何相互影响、相互辩驳，以及在碰撞中形成的新的融合性观念。我们将探讨保守主义与进步主义、集体主义与个人主义等核心议题在不同历史时期和文化背景下的动态演变。 社会情绪与思潮的共振： 分析社会大众的普遍情绪如何为特定思潮的兴起提供土壤，反之亦然。例如，当社会普遍存在焦虑感时，那些能够提供安全感或宣泄情绪的观念更容易获得传播。 文化价值观的转型： 探讨在全球化、现代化进程中，传统文化价值观所面临的挑战与重塑，以及新的价值观如何逐渐形成并影响社会结构与个体行为。 “沉默的大多数”的表达： 关注那些不常出现在媒体焦点中的群体的真实想法和关切，探讨如何理解那些尚未被充分表达或被忽视的社会声音，以及它们在社会思潮演变中所扮演的角色。 第三部分：观察社会动态的工具箱 本部分将提供一套观察和理解社会动态的分析框架与方法论，帮助读者培养敏锐的社会洞察力： 文本的深层解读： 学习如何从新闻报道、社交媒体评论、文学作品、政策文件等各类文本中，挖掘隐藏的社会情绪、价值取向和权力关系。本书将引导读者关注言辞背后的潜台词、叙事结构中的倾向性以及语义的演变。 图像与符号的社会学解读： 探讨视觉元素（如图像、符号、表情包）在现代社会传播中的作用，以及它们如何承载和传递社会情感、文化观念和群体身份。 网络空间的社会生态研究： 关注互联网作为一种新的社会空间，其独特的互动模式、信息传播机制以及由此产生的社群文化和群体行为。本书将引导读者审视网络虚拟空间与现实社会之间的相互作用。 比较分析的智慧： 学习如何通过跨文化、跨地域、跨时间的比较，发现社会现象的普遍性与特殊性，从而更深刻地理解特定社会动态的成因与影响。 批判性思维的实践： 强调在信息洪流中保持独立思考，辨别信息真伪，理解不同观点的立场与动机，以及避免陷入群体思维的陷阱。本书将鼓励读者主动质疑，探究本质。 人文学科的融合视角： 借鉴历史学、哲学、社会学、心理学、人类学等多个学科的洞察，构建一个更为全面、立体、深刻的社会理解模型。 《沉默的洪流》是一本邀您一同思考的书。 它不提供简单化的答案，而是鼓励读者去提问，去观察，去感受，去理解。通过本书，您将能够： 更清晰地识别和理解当代社会中涌动的各种情绪与思潮。 洞察群体行为背后的深层心理机制与社会动因。 学会从纷繁的信息中抽丝剥茧，找到社会现象的本质。 培养独立思考和批判性分析的能力，避免被信息洪流裹挟。 以一种更具人文关怀和理性精神的方式，理解我们所处的时代。 无论您是社会学研究者、传播学从业者、政策制定者，还是仅仅一位对社会现象充满好奇的普通读者，本书都将为您提供一把解锁社会奥秘的钥匙，引领您穿越喧嚣，看见更深层的社会现实，感受时代的脉搏，并最终形成自己独立的判断。 请记住，理解社会，并非要成为其中的一部分，而是要以一种清醒的姿态，去观察、去分析、去认知。而《沉默的洪流》，正是您开启这场深刻社会之旅的理想伴侣。

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这本书的排版和装帧设计简直是灾难，我第一次在专业书籍中看到如此混乱的视觉呈现。字体大小的跳跃性极大，有时候正文的字小得像印刷体的脚注，有时候插入的引文又突然放大到占据半页篇幅，严重影响了阅读的流畅性。更不用说那些插图了，本来是想用图表来辅助理解复杂概念的，结果图示本身的设计就极其简陋，很多坐标轴的标注模糊不清，数据点之间的关联性也需要反复揣摩才能领悟。对于一本声称是介绍“技术”的书籍，这种对细节的敷衍态度是完全不可接受的。我甚至怀疑这些图表是否经过了严格的校对，感觉就像是作者随便用一个老旧的制图软件快速生成的结果，完全没有体现出对读者阅读体验的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于网络舆情的“实时性”和“突发性”的处理几乎是缺席的。它似乎是围绕着对既有数据进行事后归因和总结的模式来构建框架的，对于如何构建一个能够实时捕捉舆情引爆点、并进行即时响应的技术架构，几乎没有涉及。比如，书中对于如何利用流式计算（Stream Processing）架构来处理高并发的实时数据，完全是空白。它更多关注的是静态数据集的深度挖掘，这在现代瞬息万变的互联网环境中，显得有些过时和不合时宜。对于一个关注“网络”舆情的读者来说，我们更需要的是动态捕捉的工具和思路，而非对历史事件的严谨回顾，这本书的重点显然偏离了网络舆情分析最核心的“实时”需求。

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这本书的语言风格非常老派和学院化，充斥着大量晦涩难懂的术语和冗长的从句结构，仿佛是从上世纪八十年代的学术期刊中直接抽离出来的文本。很多关键概念，比如“信息茧房”的形成机制，本可以通过现代的、更直白的语言来解释，但作者却坚持使用那种层层包裹的修辞手法，使得初次接触该领域的读者会感到极度挫败。我不得不频繁地停下来查阅其他资料来理解作者到底想表达什么。这种阅读障碍并非源于主题的复杂性，而是源于表达方式的刻意晦涩。如果目标读者是希望快速掌握新技能的行业人士，这种表达方式无疑是一种巨大的时间成本浪费，阅读体验比预想中要艰难得多。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的主要动机是想了解如何构建一个高效、可扩展的网络舆情监控系统，尤其是关于数据清洗和预处理的那些“脏活累活”的标准化流程。然而，这本书对这些环节的处理轻描淡写，几乎是一笔带过。它花了大量篇幅讨论了“伦理边界”和“数据隐私保护的宏观政策导向”，这些内容固然重要，但在技术层面却显得空泛无力。举个例子，书中提到了“去噪”，但对如何有效过滤社交媒体中的表情符号噪音、口语化表达噪音以及机器生成噪音，没有提供任何具体的算法选择或对比分析。这使得这本书的实用价值大打折扣，对于正在从事一线数据处理工作的工程师来说，它提供的价值极其有限，更像是给政策制定者准备的参考读物，而不是给技术人员的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太出乎意料了！我本来以为它会深入探讨一些前沿的爬虫技术或者自然语言处理模型在舆情分析中的应用，毕竟书名听起来就挺硬核的。结果呢，它完全没有涉及这些技术细节，反而花了大量的篇幅去介绍一些历史背景和社会学理论，比如信息传播的早期模型，还有舆论形成过程中群体心理的演变。读完之后，我感觉自己更像是在上社会学课，而不是技术培训。虽然这些内容本身并不算差，逻辑也很清晰，但对于期待学习具体“技术”的读者来说，无疑是一种“脱节”。我更希望看到一些可操作的案例，哪怕是基于简单的关键词匹配和情感倾向分析的入门级教程，总比这些偏向理论框架的叙述要实际得多。这本书更像是一本关于“理解舆论现象的哲学思辨录”，而非我们期待的那种“实战指南”。

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质量不错，不错

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好好好好好好好好好好。

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不错！！！！！！！！！！！！

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印刷质量和内容都比较差，不是很满意。

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很不错的服务，快递速度很快

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一般