R语言与网络舆情处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于卫红 著

图书标签:

• R语言
• 网络舆情
• 文本分析
• 数据挖掘
• 情感分析
• 舆情监控
• 大数据
• 社会科学
• 信息检索
• 统计分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302482574

版次：1

商品编码：12293910

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：149

字数：244000

正文语种：中文

编辑推荐

作为数据分析的利器，与其它流行的统计分析软件（如Excel、Matlab、SAS、SPSS等）相比，R语言的优势主要体现在：开源免费、易于扩展、数据包丰富、可视化功能强大、可运行于多种平台。
本书力求简明扼要、提供干货，以*浅显的语言、详尽的R语言实现代码向读者循序渐进地展现网络舆情分析的完整过程。

内容简介

进入互联网时代后，网络舆情形成迅速，影响着社会生活的方方面面，如何高效全面地采集舆情数据并利用数据挖掘算法及数据分析工具将舆情文本中有价值的信息挖掘出来，对于舆情监管、舆情研判、舆情引导至关重要。本书以R语言作为舆情分析的工具，在阐述相关原理的基础上，介绍了网络舆情信息采集、舆情信息预处理、舆情文本分类、舆情文本聚类、舆情数据关联规则挖掘、舆情相关指标预测等舆情分析环节，所有分析都使用R语言进行实现，给出了完整的过程和代码。本书可以作为舆情处理、数据分析等教学或科研的技术参考书，适于本科生、研究生、数据分析爱好者、舆情分析工作者及研究人员等阅读参考。

目录

目录


第1章网络舆情与舆情分析概述

1.1舆情与网络舆情的基本概念

1.1.1舆情的起源及定义

1.1.2网络舆情

1.2网络舆情的特征及表现形式

1.3网络舆情分析技术

1.3.1网络舆情分析的研究热点

1.3.2网络舆情分析的步骤

1.3.3网络舆情分析的常用技术

第2章R语言基础

2.1R语言简介

2.1.1R语言的起源、特点及安装

2.1.2R语言的基本操作

2.1.3R语言的常用命令

2.1.4包的安装与加载

2.2数据操作

2.2.1基本数据类型

2.2.2数据结构

2.2.3数据读写

2.2.4数据的描述性统计

2.3R语言语法

2.3.1分支结构

2.3.2循环结构

2.3.3R语言函数

2.3.4apply函数族

2.4R语言绘图

2.4.1条形图

2.4.2饼图

2.4.3直方图

2.4.4散点图

第3章网络舆情信息采集及R爬虫的实现

3.1网络舆情信息采集的基本原理

3.1.1网络爬虫及其主要类型

3.1.2爬虫的工作流程

3.2免费的网络舆情采集利器——八爪鱼数据采集器

3.2.1简介

3.2.2下载、安装、启动与注册账号

3.2.3八爪鱼采集器的使用

3.3基于R语言的信息采集爬虫的开发

3.3.1HTTP

3.3.2RCurl包

3.3.3XML包

3.3.4基于RCurl包与XML包的爬虫示例

第4章基于R语言的舆情信息预处理

4.1分词处理

4.1.1分词的基本原理

4.1.2使用Rwordseg包进行分词

4.1.3使用jiebaR包进行分词

4.2去停用词

4.2.1什么是停用词

4.2.2R语言中去停用词的方法

4.3词频统计

4.3.1词频统计常用函数

4.3.2词云可视化

4.4文本向量化

4.4.1语料库与文本向量空间

4.4.2R语言中语料库的构建

4.4.3R语言中文本向量的构建——文档词条矩阵

第5章基于R语言的网络舆情分类

5.1分类的定义及其基本原理

5.1.1分类的定义

5.1.2分类的基本原理

5.2经典的分类算法——决策树算法

5.2.1什么是决策树

5.2.2决策树算法的基本思想

5.3分类算法在舆情分析中的应用

5.3.1网络舆情分类的基本原理

5.3.2网络舆情分类的常用算法及其R语言实现

5.4基于R语言的网络舆情分类示例——微信公众号文章分类

5.4.1问题描述

5.4.2数据采集

5.4.3微信公众号文章分类的R语言实现

第6章基于R语言的网络舆情热点话题聚类

6.1聚类的定义及其基本原理

6.1.1聚类的定义

6.1.2聚类的基本原理

6.2经典的聚类算法

6.2.1K�睲eans聚类

6.2.2层次聚类

6.3聚类算法在舆情分析中的应用及其R语言实现

6.4基于R语言的网络舆情聚类分析示例——电商顾客评论热点话题聚类

6.4.1问题描述

6.4.2数据采集

6.4.3电商商品评论聚类分析的R语言实现

第7章基于R语言的网络舆情关联规则挖掘

7.1关联规则挖掘的定义及其基本原理

7.1.1什么是关联规则挖掘

7.1.2关联规则挖掘的基本原理

7.2常用的关联规则挖掘算法

7.2.1Apriori算法

7.2.2Eclat算法

7.3关联规则挖掘在舆情分析中的应用及其R语言实现

7.4基于R语言的网络舆情关联分析示例——雾霾舆情热点词关联
模式挖掘

7.4.1问题描述

7.4.2数据采集

7.4.3雾霾舆情热点词关联模式挖掘的R语言实现

第8章基于R语言与BP神经网络的网络舆情分析

8.1BP神经网络概述

8.1.1什么是人工神经网络

8.1.2什么是BP神经网络

8.2BP神经网络的算法原理

8.2.1BP神经网络的算法流程

8.2.2数据的归一化处理

8.3BP神经网络在舆情分析中的应用及其R语言实现

8.4基于R语言与神经网络的舆情分析示例——微博转发数与评论数预测

8.4.1问题描述

8.4.2数据采集

8.4.3基于R语言与神经网络的微博转发数与评论数预测的实现

参考文献

精彩书摘

第3章网络舆情信息采集及R爬虫的实现


3.1网络舆情信息采集的基本原理

3.1.1网络爬虫及其主要类型
舆情分析的基础是数据。数据从哪里来？目前舆情分析所使用的数据大都是通过网络爬虫从互联网各个媒体抓取的，这些媒体主要包括新闻、论坛、博客、微博、微信、贴吧、社区等。毫无疑问，网络爬虫是舆情分析必备的武器。
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型： 通用网络爬虫(General Purpose Web Crawler)、聚焦网络爬虫(Focused Web Crawler)、增量式网络爬虫(Incremental Web Crawler)、深层网络爬虫(Deep Web Crawler)。实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。
1. 通用网络爬虫
通用网络爬虫又称全网爬虫，爬行对象从一些种子URL扩充到整个Web，主要为门户站点搜索引擎和大型Web服务提供商采集数据。由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值。
通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL队列、初始URL集合几个部分。为提高工作效率，通用网络爬虫会采取一定的爬行策略。常用的爬行策略有深度优先策略、广度优先策略。
(1) 深度优先策略： 其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其他链接。当所有链接遍历完后，爬行任务结束。这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索，但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费。
(2) 广度优先策略： 此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无须存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。
2. 聚焦网络爬虫
聚焦网络爬虫又称主题网络爬虫，是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。
聚焦网络爬虫和通用网络爬虫相比，增加了链接评价模块以及内容评价模块。聚焦爬虫爬行策略实现的关键是评价页面内容和链接的重要性，不同的方法计算出的重要性不同，由此导致链接的访问顺序也不同。常用的爬行策略包括： 基于内容评价的爬行策略、基于链接结构评价的爬行策略、基于增强学习的爬行策略、基于语境图的爬行策略。
(1) 基于内容评价的爬行策略： DeBra将文本相似度的计算方法引入到网络爬虫中，提出了Fish Search算法，它将用户输入的查询词作为主题，包含查询词的页面被视为与主题相关，其局限性在于无法评价页面与主题相关度的高低。Herseovic对Fish Search算法进行了改进，提出了Sharksearch算法，利用空间向量模型计算页面与主题的相关度大小。
(2) 基于链接结构评价的爬行策略： Web页面作为一种半结构化文档，包含很多结构信息，可用来评价链接重要性。PageRank算法最初用于搜索引擎信息检索中对查询结果进行排序，也可用于评价链接重要性，具体做法就是每次选择PageRank值较大页面中的链接来访问。另一个利用Web结构评价链接价值的方法是HITS方法，它通过计算每个已访问页面的Authority权重和Hub权重，来决定链接的访问顺序。
(3) 基于增强学习的爬行策略： Rennie和McCallum将增强学习引入聚焦爬虫，利用贝叶斯分类器，根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，为每个链接计算出重要性，从而决定链接的访问顺序。
(4) 基于语境图的爬行策略： Diligenti等人提出通过建立语境图(Context Graphs)学习网页之间的相关度，训练一个机器学习系统，通过该系统可计算当前页面到相关Web页面的距离，距离越近的页面中的链接优先访问。

前言/序言

前言



2013年8月19日和20日，习近平总书记出席全国宣传思想工作会议并发表重要讲话； 2014年10月15日，习近平总书记主持召开文艺工作座谈会并发表重要讲话； 2015年12月25日，习近平总书记视察解放军报社并发表重要讲话； 2016年2月19日，习近平总书记到人民日报社、新华社、中央电视台三家中央新闻单位进行了实地调研后，主持召开党的新闻舆论工作座谈会并发表重要讲话。从这些讲话中，我们可以深刻地领会到： 党中央高度重视舆论宣传工作，根据形势发展的需要，更是把网络舆情监督和引导当作重中之重来抓。
在当前的互联网及大数据的时代背景下，网络舆情形成迅速，影响着社会生活的方方面面，如何高效全面地采集舆情数据并利用数据挖掘算法及数据分析工具将舆情文本中有价值的信息挖掘出来，对于舆情监管、舆情研判、舆情引导至关重要。网络信息的不断膨胀给舆情工作提出了新的挑战，为了更好地进行舆情收集、舆情研判、加快构建舆情引导新格局，舆情工作方式、舆情管理思维、舆情数据分析技术等都需要不断创新。
作者在本书的写作过程中阅读了大量的相关文献。文献研究表明，目前，越来越多的学者加入到了网络舆情的基础理论、支撑技术和演化机制等的研究中，网络舆情的研究视角日益多样化，研究内容也越来越深入。从网络舆情分析的视角来看，其核心技术主要包括自然语言处理、文本分类、文本聚类、关联分析、智能预测等，相应的理论、算法等也日臻成熟。但是，在实际的网络舆情分析各个环节中，舆情信息如何有效地采集、舆情分析算法如何高效地实现、舆情分析结果如何可视化展示等问题仍然困扰着很多研究者和舆情分析人员。
基于上述考虑，本书以R语言作为舆情分析工具，在阐述相关原理的基础上，介绍了网络舆情信息采集、舆情信息预处理、舆情文本分类、舆情文本聚类、舆情数据关联规则挖掘、舆情预测等的技术和方法。作为数据分析的利器，与其他流行的统计分析软件（如Excel、Matlab、SAS、SPSS等）相比，R语言的优势主要体现在开源免费、易于扩展、数据包丰富、可视化功能强大、可运行于多种平台。
本书力求简明扼要、提供有价值的知识，以最浅显的语言、详尽的R语言实现代码向读者循序渐进地展现网络舆情分析的完整过程。本书共8章，具体章节结构如下。
第1章网络舆情与舆情分析概述： 主要介绍了网络舆情的定义及特征，并对网络舆情的研究热点及相关技术做了概述。
第2章R语言基础： 为了帮助不熟悉R语言的读者尽快入门，本章主要从数据读写、基本语法、绘图三方面对R语言的使用做了言简意赅的介绍。
第3章网络舆情信息采集及R爬虫的实现： 介绍了网络舆情信息采集的基本原理、八爪鱼数据采集器的使用，并通过示例讲解了如何使用R语言开发一个简单的信息采集爬虫。
第4章基于R语言的舆情信息预处理： 介绍舆情信息预处理中分词、去停用词、词频统计、文本向量化等的基本原理以及R语言实现方法。
第5章基于R语言的网络舆情分类： 从分类的基本原理入手，介绍了决策树分类算法、网络舆情分类的基本原理，并通过“微信公众号文章分类”这一示例讲解了使用R语言进行网络舆情分类的方法和步骤。
第6章基于R语言的网络舆情热点话题聚类： 介绍了聚类的基本原理、经典的聚类算法、聚类算法在舆情分析中的应用，并通过“电商顾客评论热点话题聚类”这一商务舆情分析示例讲解了使用R语言进行网络舆情聚类的方法和步骤。
第7章基于R语言的网络舆情关联规则挖掘： 介绍了关联规则挖掘的基本原理、常用的关联规则挖掘算法、关联规则在舆情分析中的应用，并通过“雾霾舆情热点词关联模式挖掘”这一示例讲解了使用R语言进行网络舆情关联分析的方法和步骤。
第8章基于R语言与BP神经网络的网络舆情分析： 介绍了BP神经网络的算法原理、BP神经网络在舆情分析中的应用，并通过“微博转发数与评论数预测”这一示例讲解了使用R语言与神经网络进行网络舆情相关指标预测的方法和步骤。
本书系2015年度教育部人文社会科学研究规划基金项目“微信环境下基于大数据的高校舆情监管机制研究”（项目编号： 15YJAZH102）研究成果之一。本书内容浅显易懂、代码详尽，希望能对舆情工作者及研究人员有所裨益。由于作者学识有限，书中难免有所疏漏，在此表示歉意，并请读者朋友们不吝赐教。最后感谢清华大学出版社为本书的出版所做的努力。
大连海事大学于卫红
2017年3月

《大数据时代的网络舆情分析与应用》 内容简介 在这个信息爆炸、社交媒体渗透到生活方方面面的时代，网络舆情已成为影响社会、经济、政治以及企业决策的关键因素。海量、碎片化、实时更新的网络数据，蕴含着公众的情绪、需求、意见和态度。如何有效地捕捉、分析和利用这些宝贵的舆情信息，已成为提升决策水平、防范风险、塑造品牌形象、引导社会思潮不可或缺的能力。 本书《大数据时代的网络舆情分析与应用》旨在为读者提供一套系统、深入的网络舆情分析理论框架与实践指南。我们不局限于单一的技术工具，而是从宏观的视角出发，探讨舆情产生的根源、演变的规律，以及在复杂网络环境中，如何构建一套高效、精准的舆情监测、预警、分析和应对体系。 第一部分：网络舆情的理论基石与发展脉络 在本书的第一部分，我们将带领读者深入理解网络舆情的本质。我们将从社会学、心理学、传播学等多个学科视角，剖析网络舆情的形成机制，探讨群体行为、意见领袖、信息茧房等关键概念在网络空间中的体现。我们会追溯网络舆情的发展历程，从早期论坛时代的讨论，到微博、微信等社交媒体的爆发，再到短视频、直播等新兴平台的崛起，理解不同媒介形态如何塑造舆情的传播方式和影响范围。 我们将详细阐述网络舆情的分类，包括基于情感倾向（正面、负面、中性）、基于议题（社会热点、政策讨论、品牌口碑、危机事件）、基于传播范围（小范围讨论、区域性传播、全国性焦点）等的划分，并探讨不同类型舆情的特点及分析侧重点。此外，我们还将深入探讨网络舆情与传统媒体舆情之间的异同，分析网络舆情传播的病毒式效应、去中心化特征以及信息茧房效应带来的挑战。 第二部分：网络舆情监测与数据采集技术 强大的舆情监测能力是进行有效分析的基础。本部分将聚焦于如何构建全面的网络舆情监测体系。我们将详细介绍各种数据采集的渠道和方法，包括但不限于： 爬虫技术在舆情监测中的应用： 从基础的网络爬虫原理讲起，讲解如何设计和实现针对不同网站（新闻门户、论坛、博客、社交媒体平台、电商评论区等）的数据爬取策略。我们会讨论数据采集的合法性、道德性以及如何规避反爬虫机制。 API接口的使用： 讲解如何利用社交媒体平台、新闻聚合服务等提供的API接口，高效、结构化地获取数据。重点分析主流社交媒体平台的API特性和使用限制。 专业舆情监测工具的选型与使用： 介绍市场上主流的商业和开源舆情监测工具，分析其功能特点、适用场景以及优缺点。我们将提供一套评估和选择合适舆情监测工具的指导性原则。 数据预处理与清洗： 采集到的原始数据往往充斥着噪音，如重复信息、无关内容、乱码、HTML标签等。本部分将详细讲解数据清洗的常用技术，包括去重、去除HTML标签、分词、停用词过滤、拼写纠错等，确保数据的准确性和可用性。 第三部分：网络舆情分析的核心方法与技术 数据采集与预处理完成后，如何从海量数据中提炼有价值的信息是关键。本部分将深入剖析网络舆情的分析技术，涵盖以下核心内容： 文本情感分析（Sentiment Analysis）： 情感分析是舆情分析的核心。我们将介绍基于词典的方法、基于机器学习的方法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型如RNN、LSTM、BERT等）以及混合方法。我们会重点讲解如何针对中文网络文本的特点进行情感分析的优化，包括处理网络俚语、表情符号、反语等。 主题模型（Topic Modeling）： 学习如何使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题模型，从大量文本中自动发现隐藏的主题，理解舆论关注的焦点和热点议题。我们将讲解主题模型的原理、参数选择以及如何解释模型输出的主题。 关键词提取与分析： 介绍TF-IDF、TextRank等算法，提取文本中的重要关键词，并通过关键词的频率、共现关系等分析舆论关注的重点。 网络传播分析： 运用图论和网络分析技术，分析舆论在社交网络中的传播路径、关键节点（意见领袖）、信息扩散模式以及传播速度。我们将介绍中心性度量（度中心性、接近中心性、介数中心性）、社群发现等方法。 事件检测与识别： 探讨如何利用文本挖掘和时间序列分析技术，自动检测网络上出现的突发事件、舆情爆发点，并对事件进行初步的归类和定性。 实体识别与关系抽取： 学习如何识别文本中提到的关键实体（人名、地名、组织名、产品名等），并分析这些实体之间的关系，构建知识图谱，更深入地理解舆论指向。 第四部分：网络舆情分析的应用场景与策略 理论与技术最终服务于实际应用。本部分将聚焦于网络舆情分析在各个领域的具体应用，并提出相应的策略： 品牌声誉管理： 分析消费者对产品、服务的评价，监测品牌相关的舆情，及时发现并处理负面口碑，维护品牌形象。我们将探讨如何构建品牌声誉监测指标体系。 危机预警与应对： 建立舆情监测预警机制，提前识别潜在的危机事件，为企业或政府部门争取宝贵的应对时间。我们将分析不同类型危机舆情的传播特点，并提供应对策略框架。 市场营销与产品开发： 洞察消费者需求和偏好，为产品改进、新产品开发提供市场洞察。分析竞争对手的舆情，了解其优劣势。 政策制定与社会治理： 监测公众对政策的反应和讨论，了解民意诉求，为政府决策提供参考，促进社会和谐稳定。 政治传播与信息引导： 在政治领域，分析公众对政治议题的关注度和态度，研究信息传播的规律，为信息发布和引导提供依据。 第五部分：网络舆情分析的挑战与未来展望 网络舆情分析并非一帆风顺，本书的最后部分将探讨当前面临的挑战，并展望未来的发展趋势： 数据噪音与信息过载： 如何在海量信息中过滤噪音，精准提取有用信息。 虚假信息与谣言的传播： 如何识别和应对网络谣言、水军等负面影响。 隐私保护与伦理道德： 在舆情分析过程中，如何平衡信息获取与用户隐私保护。 多模态舆情分析： 结合文本、图片、视频、音频等多种模态数据进行综合分析。 智能化与自动化： 进一步提升舆情分析的自动化程度，利用更先进的AI技术。 跨语言舆情分析： 应对全球化背景下的跨语言舆情监测与分析需求。 本书集理论性、实践性、前瞻性于一体，旨在帮助读者全面掌握网络舆情分析的理论知识和技术方法，提升在复杂网络环境中分析和运用舆情信息的能力，从而在个人发展、企业管理、社会治理等多个层面取得更大的成功。无论您是市场研究人员、公关从业者、政府工作人员、媒体编辑，还是对网络舆情充满兴趣的学生或研究者，本书都将是您不可或缺的案头读物。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言与网络舆情处理》给我一种全新的视角去审视那些我们习以为常的网络现象。我一直觉得，网络上的信息纷繁复杂，有时候甚至让人感到无所适从，尤其是那些突如其来的热点事件，或是那些悄无声息蔓延开来的负面情绪，它们是如何形成的？又会产生怎样的影响？我常常在思考，有没有一种科学、系统的方法，能够帮助我们拨开迷雾，看清舆论的本质。而这本书的书名，恰好点明了这种可能性——利用R语言这样强大的数据分析工具，去“处理”网络舆情。我期待的不仅仅是技术层面的指导，更是一种思维方式的启迪。我希望书中能够展现如何将抽象的“舆情”概念，转化为可量化的数据指标；如何通过R语言的算法，捕捉到用户的情感倾向、讨论焦点，甚至预测舆论的走向。想象一下，当我们能够通过代码，分析出某个品牌在社交媒体上的好评与差评比例，或者识别出某个社会议题讨论的核心群体和他们的关注点，这无疑能为决策者提供极具价值的参考。这本书，在我看来，就像一把钥匙，打开了通往理性分析网络世界的大门，让我看到了用数据说话、用科学方法应对舆情的新可能。

评分☆☆☆☆☆

《R语言与网络舆情处理》这本书，听起来就充满了解决实际问题的力量。我一直觉得，在当今这个信息无处不在的时代，理解和分析网络舆论，已经不再是少数人的特权，而是每一个希望在这个数字时代保持清醒和理智的个体的必备技能。从企业管理到公共政策，从市场营销到个人品牌建设，对网络舆情的敏锐洞察和有效处理，都至关重要。而R语言，作为一种强大的开源数据分析软件，在处理大规模文本数据、进行统计建模和可视化呈现方面，有着得天独厚的优势。因此，当看到“R语言”和“网络舆情处理”这两个词语的结合时，我的第一反应就是：这绝对是一本能够教会我如何将技术转化为实际应用的书。我期待它能够详细讲解如何利用R语言来搭建一套舆情监测系统，如何进行文本数据的预处理，包括分词、去停用词、词性标注等步骤，然后运用各种NLP（自然语言处理）技术，比如情感分析、关键词提取、主题建模等，来量化和解读网络上的公众意见。我尤其希望书中能包含一些真实的案例分析，让我能够看到R语言如何在实际的网络舆情危机中发挥作用，帮助我们快速定位问题，分析原因，并制定有效的应对策略。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满热情但又对实际应用感到一丝迷茫的读者，我偶然翻阅到了《R语言与网络舆情处理》这本书。书名本身就充满了吸引力——“R语言”代表了强大的工具，“网络舆情处理”则触及了一个极其现实且重要的议题。我一直在思考，在信息爆炸的时代，如何才能有效地筛选、理解和利用海量的网络信息？特别是对于那些关乎社会稳定、企业声誉的舆情事件，如何才能做到既及时又准确地把握？我坚信，R语言作为一种统计计算和图形展示的强大工具，一定能在网络舆情分析方面发挥关键作用。我渴望这本书能够引领我进入一个全新的领域，教会我如何用R语言来抓取微博、论坛、新闻评论等平台上的数据，如何对这些海量文本进行清洗和预处理，剔除噪音，提取有价值的信息。更重要的是，我期待书中能有关于情感分析、主题模型、倾向性分析等内容的深入讲解，让我能够利用R语言来量化网络舆论的情感色彩，识别热点话题，甚至预测舆论的传播趋势。这本书，对我来说，不仅是一本技术指南，更是一种解决现实问题的实践范例，是通往深度洞察网络世界的一座桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书，在我看来，就如同一个精心设计的导航系统，指引着我们穿越纷繁复杂、瞬息万变的数字海洋。作为一名对网络世界既好奇又有些许无助的观察者，我常常感到，舆论的力量是如此强大，却又如此难以捉摸。无论是社会热点的快速发酵，还是品牌声誉的微妙变化，都与网络上的信息流和情感互动息息相关。而“R语言”，这个在数据分析领域备受推崇的利器，与“网络舆情处理”的结合，让我看到了理解和掌控这一切的可能性。《R语言与网络舆情处理》这个书名，在我脑海中勾勒出一幅利用尖端技术分析网络动态的画面。我期待它能从基础入手，带领我一步步学习如何利用R语言来收集、整理和分析海量的网络文本数据，如何从中提炼出关键信息，识别出用户的情感倾向，发现潜在的风险点，甚至是预测舆论的发展趋势。我非常希望书中能提供丰富的实战案例，让我能看到R语言如何在真实的舆情事件中发挥作用，让我能够将理论知识转化为实际操作能力，从而更好地理解网络世界的脉搏，并作出更明智的判断和应对。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《R语言与网络舆情处理》，当我看到这个书名的时候，脑海里立刻勾勒出了一个场景：深夜，我坐在电脑前，屏幕的光映照着我略显疲惫的脸，但眼神里却充满了探索的渴望。我一直对网络舆情这个领域充满了好奇，它就像一个巨大的、充满活力的生态系统，信息爆炸、情感涌动，而我们普通人往往只是被动地接收和感受，很少有机会去深入理解和分析。特别是近几年，社交媒体的兴起，让舆情的影响力呈指数级增长，无论是企业品牌危机，还是社会热点事件，都离不开舆情的分析和应对。而“R语言”，这个在数据科学领域响当当的名字，更是让我对这本书充满了期待。我一直认为，要真正理解和把握网络舆情，就必须掌握科学的方法和强大的工具，而R语言凭借其强大的统计分析能力、丰富的数据可视化功能以及海量的第三方包，无疑是处理这类复杂数据的不二之选。我设想书中会从R语言的基础语法讲起，逐步引导读者如何运用R语言来抓取网络上的文本数据，如何进行文本清洗、预处理，如何利用各种算法进行情感分析、主题挖掘，甚至是如何构建舆情监测预警系统。我迫切希望书中能提供丰富的案例，让我能看到R语言如何在实际的网络舆情事件中大显身手，也希望它能教会我如何将枯燥的数据转化为有价值的洞察，从而更全面、更客观地理解和应对纷繁复杂的网络世界。

评分☆☆☆☆☆

喜欢这个作者的书，要努力学习才行，加油(? •?_•?)?

评分☆☆☆☆☆

内容很新，内容也比较全，作为一般的文本挖掘是够了，就两点不足，第一是书上给的下载地址没有课件和代码下载，书中代码有很多，第二是没有文档摘要方面的内容，估计作者也没有涉及到

评分☆☆☆☆☆

包括网络内容抓取、汉语文本分词、热点话题聚类分析等内容，很实用。

评分☆☆☆☆☆

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