R語言與網絡輿情處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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於衛紅 著

圖書標籤:

• R語言
• 網絡輿情
• 文本分析
• 數據挖掘
• 情感分析
• 輿情監控
• 大數據
• 社會科學
• 信息檢索
• 統計分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302482574

版次：1

商品編碼：12293910

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：149

字數：244000

正文語種：中文

編輯推薦

作為數據分析的利器，與其它流行的統計分析軟件（如Excel、Matlab、SAS、SPSS等）相比，R語言的優勢主要體現在：開源免費、易於擴展、數據包豐富、可視化功能強大、可運行於多種平颱。
本書力求簡明扼要、提供乾貨，以*淺顯的語言、詳盡的R語言實現代碼嚮讀者循序漸進地展現網絡輿情分析的完整過程。

內容簡介

進入互聯網時代後，網絡輿情形成迅速，影響著社會生活的方方麵麵，如何高效全麵地采集輿情數據並利用數據挖掘算法及數據分析工具將輿情文本中有價值的信息挖掘齣來，對於輿情監管、輿情研判、輿情引導至關重要。本書以R語言作為輿情分析的工具，在闡述相關原理的基礎上，介紹瞭網絡輿情信息采集、輿情信息預處理、輿情文本分類、輿情文本聚類、輿情數據關聯規則挖掘、輿情相關指標預測等輿情分析環節，所有分析都使用R語言進行實現，給齣瞭完整的過程和代碼。本書可以作為輿情處理、數據分析等教學或科研的技術參考書，適於本科生、研究生、數據分析愛好者、輿情分析工作者及研究人員等閱讀參考。

目錄

目錄


第1章網絡輿情與輿情分析概述

1.1輿情與網絡輿情的基本概念

1.1.1輿情的起源及定義

1.1.2網絡輿情

1.2網絡輿情的特徵及錶現形式

1.3網絡輿情分析技術

1.3.1網絡輿情分析的研究熱點

1.3.2網絡輿情分析的步驟

1.3.3網絡輿情分析的常用技術

第2章R語言基礎

2.1R語言簡介

2.1.1R語言的起源、特點及安裝

2.1.2R語言的基本操作

2.1.3R語言的常用命令

2.1.4包的安裝與加載

2.2數據操作

2.2.1基本數據類型

2.2.2數據結構

2.2.3數據讀寫

2.2.4數據的描述性統計

2.3R語言語法

2.3.1分支結構

2.3.2循環結構

2.3.3R語言函數

2.3.4apply函數族

2.4R語言繪圖

2.4.1條形圖

2.4.2餅圖

2.4.3直方圖

2.4.4散點圖

第3章網絡輿情信息采集及R爬蟲的實現

3.1網絡輿情信息采集的基本原理

3.1.1網絡爬蟲及其主要類型

3.1.2爬蟲的工作流程

3.2免費的網絡輿情采集利器——八爪魚數據采集器

3.2.1簡介

3.2.2下載、安裝、啓動與注冊賬號

3.2.3八爪魚采集器的使用

3.3基於R語言的信息采集爬蟲的開發

3.3.1HTTP

3.3.2RCurl包

3.3.3XML包

3.3.4基於RCurl包與XML包的爬蟲示例

第4章基於R語言的輿情信息預處理

4.1分詞處理

4.1.1分詞的基本原理

4.1.2使用Rwordseg包進行分詞

4.1.3使用jiebaR包進行分詞

4.2去停用詞

4.2.1什麼是停用詞

4.2.2R語言中去停用詞的方法

4.3詞頻統計

4.3.1詞頻統計常用函數

4.3.2詞雲可視化

4.4文本嚮量化

4.4.1語料庫與文本嚮量空間

4.4.2R語言中語料庫的構建

4.4.3R語言中文本嚮量的構建——文檔詞條矩陣

第5章基於R語言的網絡輿情分類

5.1分類的定義及其基本原理

5.1.1分類的定義

5.1.2分類的基本原理

5.2經典的分類算法——決策樹算法

5.2.1什麼是決策樹

5.2.2決策樹算法的基本思想

5.3分類算法在輿情分析中的應用

5.3.1網絡輿情分類的基本原理

5.3.2網絡輿情分類的常用算法及其R語言實現

5.4基於R語言的網絡輿情分類示例——微信公眾號文章分類

5.4.1問題描述

5.4.2數據采集

5.4.3微信公眾號文章分類的R語言實現

第6章基於R語言的網絡輿情熱點話題聚類

6.1聚類的定義及其基本原理

6.1.1聚類的定義

6.1.2聚類的基本原理

6.2經典的聚類算法

6.2.1K�睲eans聚類

6.2.2層次聚類

6.3聚類算法在輿情分析中的應用及其R語言實現

6.4基於R語言的網絡輿情聚類分析示例——電商顧客評論熱點話題聚類

6.4.1問題描述

6.4.2數據采集

6.4.3電商商品評論聚類分析的R語言實現

第7章基於R語言的網絡輿情關聯規則挖掘

7.1關聯規則挖掘的定義及其基本原理

7.1.1什麼是關聯規則挖掘

7.1.2關聯規則挖掘的基本原理

7.2常用的關聯規則挖掘算法

7.2.1Apriori算法

7.2.2Eclat算法

7.3關聯規則挖掘在輿情分析中的應用及其R語言實現

7.4基於R語言的網絡輿情關聯分析示例——霧霾輿情熱點詞關聯
模式挖掘

7.4.1問題描述

7.4.2數據采集

7.4.3霧霾輿情熱點詞關聯模式挖掘的R語言實現

第8章基於R語言與BP神經網絡的網絡輿情分析

8.1BP神經網絡概述

8.1.1什麼是人工神經網絡

8.1.2什麼是BP神經網絡

8.2BP神經網絡的算法原理

8.2.1BP神經網絡的算法流程

8.2.2數據的歸一化處理

8.3BP神經網絡在輿情分析中的應用及其R語言實現

8.4基於R語言與神經網絡的輿情分析示例——微博轉發數與評論數預測

8.4.1問題描述

8.4.2數據采集

8.4.3基於R語言與神經網絡的微博轉發數與評論數預測的實現

參考文獻

精彩書摘

第3章網絡輿情信息采集及R爬蟲的實現


3.1網絡輿情信息采集的基本原理

3.1.1網絡爬蟲及其主要類型
輿情分析的基礎是數據。數據從哪裏來？目前輿情分析所使用的數據大都是通過網絡爬蟲從互聯網各個媒體抓取的，這些媒體主要包括新聞、論壇、博客、微博、微信、貼吧、社區等。毫無疑問，網絡爬蟲是輿情分析必備的武器。
網絡爬蟲是一個自動提取網頁的程序，它為搜索引擎從萬維網上下載網頁，是搜索引擎的重要組成。網絡爬蟲按照係統結構和實現技術，大緻可以分為以下幾種類型： 通用網絡爬蟲(General Purpose Web Crawler)、聚焦網絡爬蟲(Focused Web Crawler)、增量式網絡爬蟲(Incremental Web Crawler)、深層網絡爬蟲(Deep Web Crawler)。實際的網絡爬蟲係統通常是幾種爬蟲技術相結閤實現的。
1. 通用網絡爬蟲
通用網絡爬蟲又稱全網爬蟲，爬行對象從一些種子URL擴充到整個Web，主要為門戶站點搜索引擎和大型Web服務提供商采集數據。由於商業原因，它們的技術細節很少公布齣來。這類網絡爬蟲的爬行範圍和數量巨大，對於爬行速度和存儲空間要求較高，對於爬行頁麵的順序要求相對較低，同時由於待刷新的頁麵太多，通常采用並行工作方式，但需要較長時間纔能刷新一次頁麵。雖然存在一定缺陷，通用網絡爬蟲適用於為搜索引擎搜索廣泛的主題，有較強的應用價值。
通用網絡爬蟲的結構大緻可以分為頁麵爬行模塊、頁麵分析模塊、鏈接過濾模塊、頁麵數據庫、URL隊列、初始URL集閤幾個部分。為提高工作效率，通用網絡爬蟲會采取一定的爬行策略。常用的爬行策略有深度優先策略、廣度優先策略。
(1) 深度優先策略： 其基本方法是按照深度由低到高的順序，依次訪問下一級網頁鏈接，直到不能再深入為止。爬蟲在完成一個爬行分支後返迴到上一鏈接節點進一步搜索其他鏈接。當所有鏈接遍曆完後，爬行任務結束。這種策略比較適閤垂直搜索或站內搜索，但爬行頁麵內容層次較深的站點時會造成資源的巨大浪費。
(2) 廣度優先策略： 此策略按照網頁內容目錄層次深淺來爬行頁麵，處於較淺目錄層次的頁麵首先被爬行。當同一層次中的頁麵爬行完畢後，爬蟲再深入下一層繼續爬行。這種策略能夠有效控製頁麵的爬行深度，避免遇到一個無窮深層分支時無法結束爬行的問題，實現方便，無須存儲大量中間節點，不足之處在於需較長時間纔能爬行到目錄層次較深的頁麵。
2. 聚焦網絡爬蟲
聚焦網絡爬蟲又稱主題網絡爬蟲，是指選擇性地爬行那些與預先定義好的主題相關頁麵的網絡爬蟲。和通用網絡爬蟲相比，聚焦爬蟲隻需要爬行與主題相關的頁麵，極大地節省瞭硬件和網絡資源，保存的頁麵也由於數量少而更新快，還可以很好地滿足一些特定人群對特定領域信息的需求。
聚焦網絡爬蟲和通用網絡爬蟲相比，增加瞭鏈接評價模塊以及內容評價模塊。聚焦爬蟲爬行策略實現的關鍵是評價頁麵內容和鏈接的重要性，不同的方法計算齣的重要性不同，由此導緻鏈接的訪問順序也不同。常用的爬行策略包括： 基於內容評價的爬行策略、基於鏈接結構評價的爬行策略、基於增強學習的爬行策略、基於語境圖的爬行策略。
(1) 基於內容評價的爬行策略： DeBra將文本相似度的計算方法引入到網絡爬蟲中，提齣瞭Fish Search算法，它將用戶輸入的查詢詞作為主題，包含查詢詞的頁麵被視為與主題相關，其局限性在於無法評價頁麵與主題相關度的高低。Herseovic對Fish Search算法進行瞭改進，提齣瞭Sharksearch算法，利用空間嚮量模型計算頁麵與主題的相關度大小。
(2) 基於鏈接結構評價的爬行策略： Web頁麵作為一種半結構化文檔，包含很多結構信息，可用來評價鏈接重要性。PageRank算法最初用於搜索引擎信息檢索中對查詢結果進行排序，也可用於評價鏈接重要性，具體做法就是每次選擇PageRank值較大頁麵中的鏈接來訪問。另一個利用Web結構評價鏈接價值的方法是HITS方法，它通過計算每個已訪問頁麵的Authority權重和Hub權重，來決定鏈接的訪問順序。
(3) 基於增強學習的爬行策略： Rennie和McCallum將增強學習引入聚焦爬蟲，利用貝葉斯分類器，根據整個網頁文本和鏈接文本對超鏈接進行分類，為每個鏈接計算齣重要性，從而決定鏈接的訪問順序。
(4) 基於語境圖的爬行策略： Diligenti等人提齣通過建立語境圖(Context Graphs)學習網頁之間的相關度，訓練一個機器學習係統，通過該係統可計算當前頁麵到相關Web頁麵的距離，距離越近的頁麵中的鏈接優先訪問。

前言/序言

前言



2013年8月19日和20日，習近平總書記齣席全國宣傳思想工作會議並發錶重要講話； 2014年10月15日，習近平總書記主持召開文藝工作座談會並發錶重要講話； 2015年12月25日，習近平總書記視察解放軍報社並發錶重要講話； 2016年2月19日，習近平總書記到人民日報社、新華社、中央電視颱三傢中央新聞單位進行瞭實地調研後，主持召開黨的新聞輿論工作座談會並發錶重要講話。從這些講話中，我們可以深刻地領會到： 黨中央高度重視輿論宣傳工作，根據形勢發展的需要，更是把網絡輿情監督和引導當作重中之重來抓。
在當前的互聯網及大數據的時代背景下，網絡輿情形成迅速，影響著社會生活的方方麵麵，如何高效全麵地采集輿情數據並利用數據挖掘算法及數據分析工具將輿情文本中有價值的信息挖掘齣來，對於輿情監管、輿情研判、輿情引導至關重要。網絡信息的不斷膨脹給輿情工作提齣瞭新的挑戰，為瞭更好地進行輿情收集、輿情研判、加快構建輿情引導新格局，輿情工作方式、輿情管理思維、輿情數據分析技術等都需要不斷創新。
作者在本書的寫作過程中閱讀瞭大量的相關文獻。文獻研究錶明，目前，越來越多的學者加入到瞭網絡輿情的基礎理論、支撐技術和演化機製等的研究中，網絡輿情的研究視角日益多樣化，研究內容也越來越深入。從網絡輿情分析的視角來看，其核心技術主要包括自然語言處理、文本分類、文本聚類、關聯分析、智能預測等，相應的理論、算法等也日臻成熟。但是，在實際的網絡輿情分析各個環節中，輿情信息如何有效地采集、輿情分析算法如何高效地實現、輿情分析結果如何可視化展示等問題仍然睏擾著很多研究者和輿情分析人員。
基於上述考慮，本書以R語言作為輿情分析工具，在闡述相關原理的基礎上，介紹瞭網絡輿情信息采集、輿情信息預處理、輿情文本分類、輿情文本聚類、輿情數據關聯規則挖掘、輿情預測等的技術和方法。作為數據分析的利器，與其他流行的統計分析軟件（如Excel、Matlab、SAS、SPSS等）相比，R語言的優勢主要體現在開源免費、易於擴展、數據包豐富、可視化功能強大、可運行於多種平颱。
本書力求簡明扼要、提供有價值的知識，以最淺顯的語言、詳盡的R語言實現代碼嚮讀者循序漸進地展現網絡輿情分析的完整過程。本書共8章，具體章節結構如下。
第1章網絡輿情與輿情分析概述： 主要介紹瞭網絡輿情的定義及特徵，並對網絡輿情的研究熱點及相關技術做瞭概述。
第2章R語言基礎： 為瞭幫助不熟悉R語言的讀者盡快入門，本章主要從數據讀寫、基本語法、繪圖三方麵對R語言的使用做瞭言簡意賅的介紹。
第3章網絡輿情信息采集及R爬蟲的實現： 介紹瞭網絡輿情信息采集的基本原理、八爪魚數據采集器的使用，並通過示例講解瞭如何使用R語言開發一個簡單的信息采集爬蟲。
第4章基於R語言的輿情信息預處理： 介紹輿情信息預處理中分詞、去停用詞、詞頻統計、文本嚮量化等的基本原理以及R語言實現方法。
第5章基於R語言的網絡輿情分類： 從分類的基本原理入手，介紹瞭決策樹分類算法、網絡輿情分類的基本原理，並通過“微信公眾號文章分類”這一示例講解瞭使用R語言進行網絡輿情分類的方法和步驟。
第6章基於R語言的網絡輿情熱點話題聚類： 介紹瞭聚類的基本原理、經典的聚類算法、聚類算法在輿情分析中的應用，並通過“電商顧客評論熱點話題聚類”這一商務輿情分析示例講解瞭使用R語言進行網絡輿情聚類的方法和步驟。
第7章基於R語言的網絡輿情關聯規則挖掘： 介紹瞭關聯規則挖掘的基本原理、常用的關聯規則挖掘算法、關聯規則在輿情分析中的應用，並通過“霧霾輿情熱點詞關聯模式挖掘”這一示例講解瞭使用R語言進行網絡輿情關聯分析的方法和步驟。
第8章基於R語言與BP神經網絡的網絡輿情分析： 介紹瞭BP神經網絡的算法原理、BP神經網絡在輿情分析中的應用，並通過“微博轉發數與評論數預測”這一示例講解瞭使用R語言與神經網絡進行網絡輿情相關指標預測的方法和步驟。
本書係2015年度教育部人文社會科學研究規劃基金項目“微信環境下基於大數據的高校輿情監管機製研究”（項目編號： 15YJAZH102）研究成果之一。本書內容淺顯易懂、代碼詳盡，希望能對輿情工作者及研究人員有所裨益。由於作者學識有限，書中難免有所疏漏，在此錶示歉意，並請讀者朋友們不吝賜教。最後感謝清華大學齣版社為本書的齣版所做的努力。
大連海事大學於衛紅
2017年3月

《大數據時代的網絡輿情分析與應用》 內容簡介 在這個信息爆炸、社交媒體滲透到生活方方麵麵的時代，網絡輿情已成為影響社會、經濟、政治以及企業決策的關鍵因素。海量、碎片化、實時更新的網絡數據，蘊含著公眾的情緒、需求、意見和態度。如何有效地捕捉、分析和利用這些寶貴的輿情信息，已成為提升決策水平、防範風險、塑造品牌形象、引導社會思潮不可或缺的能力。 本書《大數據時代的網絡輿情分析與應用》旨在為讀者提供一套係統、深入的網絡輿情分析理論框架與實踐指南。我們不局限於單一的技術工具，而是從宏觀的視角齣發，探討輿情産生的根源、演變的規律，以及在復雜網絡環境中，如何構建一套高效、精準的輿情監測、預警、分析和應對體係。 第一部分：網絡輿情的理論基石與發展脈絡 在本書的第一部分，我們將帶領讀者深入理解網絡輿情的本質。我們將從社會學、心理學、傳播學等多個學科視角，剖析網絡輿情的形成機製，探討群體行為、意見領袖、信息繭房等關鍵概念在網絡空間中的體現。我們會追溯網絡輿情的發展曆程，從早期論壇時代的討論，到微博、微信等社交媒體的爆發，再到短視頻、直播等新興平颱的崛起，理解不同媒介形態如何塑造輿情的傳播方式和影響範圍。 我們將詳細闡述網絡輿情的分類，包括基於情感傾嚮（正麵、負麵、中性）、基於議題（社會熱點、政策討論、品牌口碑、危機事件）、基於傳播範圍（小範圍討論、區域性傳播、全國性焦點）等的劃分，並探討不同類型輿情的特點及分析側重點。此外，我們還將深入探討網絡輿情與傳統媒體輿情之間的異同，分析網絡輿情傳播的病毒式效應、去中心化特徵以及信息繭房效應帶來的挑戰。 第二部分：網絡輿情監測與數據采集技術 強大的輿情監測能力是進行有效分析的基礎。本部分將聚焦於如何構建全麵的網絡輿情監測體係。我們將詳細介紹各種數據采集的渠道和方法，包括但不限於： 爬蟲技術在輿情監測中的應用： 從基礎的網絡爬蟲原理講起，講解如何設計和實現針對不同網站（新聞門戶、論壇、博客、社交媒體平颱、電商評論區等）的數據爬取策略。我們會討論數據采集的閤法性、道德性以及如何規避反爬蟲機製。 API接口的使用： 講解如何利用社交媒體平颱、新聞聚閤服務等提供的API接口，高效、結構化地獲取數據。重點分析主流社交媒體平颱的API特性和使用限製。 專業輿情監測工具的選型與使用： 介紹市場上主流的商業和開源輿情監測工具，分析其功能特點、適用場景以及優缺點。我們將提供一套評估和選擇閤適輿情監測工具的指導性原則。 數據預處理與清洗： 采集到的原始數據往往充斥著噪音，如重復信息、無關內容、亂碼、HTML標簽等。本部分將詳細講解數據清洗的常用技術，包括去重、去除HTML標簽、分詞、停用詞過濾、拼寫糾錯等，確保數據的準確性和可用性。 第三部分：網絡輿情分析的核心方法與技術 數據采集與預處理完成後，如何從海量數據中提煉有價值的信息是關鍵。本部分將深入剖析網絡輿情的分析技術，涵蓋以下核心內容： 文本情感分析（Sentiment Analysis）： 情感分析是輿情分析的核心。我們將介紹基於詞典的方法、基於機器學習的方法（如樸素貝葉斯、支持嚮量機、深度學習模型如RNN、LSTM、BERT等）以及混閤方法。我們會重點講解如何針對中文網絡文本的特點進行情感分析的優化，包括處理網絡俚語、錶情符號、反語等。 主題模型（Topic Modeling）： 學習如何使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主題模型，從大量文本中自動發現隱藏的主題，理解輿論關注的焦點和熱點議題。我們將講解主題模型的原理、參數選擇以及如何解釋模型輸齣的主題。 關鍵詞提取與分析： 介紹TF-IDF、TextRank等算法，提取文本中的重要關鍵詞，並通過關鍵詞的頻率、共現關係等分析輿論關注的重點。 網絡傳播分析： 運用圖論和網絡分析技術，分析輿論在社交網絡中的傳播路徑、關鍵節點（意見領袖）、信息擴散模式以及傳播速度。我們將介紹中心性度量（度中心性、接近中心性、介數中心性）、社群發現等方法。 事件檢測與識彆： 探討如何利用文本挖掘和時間序列分析技術，自動檢測網絡上齣現的突發事件、輿情爆發點，並對事件進行初步的歸類和定性。 實體識彆與關係抽取： 學習如何識彆文本中提到的關鍵實體（人名、地名、組織名、産品名等），並分析這些實體之間的關係，構建知識圖譜，更深入地理解輿論指嚮。 第四部分：網絡輿情分析的應用場景與策略 理論與技術最終服務於實際應用。本部分將聚焦於網絡輿情分析在各個領域的具體應用，並提齣相應的策略： 品牌聲譽管理： 分析消費者對産品、服務的評價，監測品牌相關的輿情，及時發現並處理負麵口碑，維護品牌形象。我們將探討如何構建品牌聲譽監測指標體係。 危機預警與應對： 建立輿情監測預警機製，提前識彆潛在的危機事件，為企業或政府部門爭取寶貴的應對時間。我們將分析不同類型危機輿情的傳播特點，並提供應對策略框架。 市場營銷與産品開發： 洞察消費者需求和偏好，為産品改進、新産品開發提供市場洞察。分析競爭對手的輿情，瞭解其優劣勢。 政策製定與社會治理： 監測公眾對政策的反應和討論，瞭解民意訴求，為政府決策提供參考，促進社會和諧穩定。 政治傳播與信息引導： 在政治領域，分析公眾對政治議題的關注度和態度，研究信息傳播的規律，為信息發布和引導提供依據。 第五部分：網絡輿情分析的挑戰與未來展望 網絡輿情分析並非一帆風順，本書的最後部分將探討當前麵臨的挑戰，並展望未來的發展趨勢： 數據噪音與信息過載： 如何在海量信息中過濾噪音，精準提取有用信息。 虛假信息與謠言的傳播： 如何識彆和應對網絡謠言、水軍等負麵影響。 隱私保護與倫理道德： 在輿情分析過程中，如何平衡信息獲取與用戶隱私保護。 多模態輿情分析： 結閤文本、圖片、視頻、音頻等多種模態數據進行綜閤分析。 智能化與自動化： 進一步提升輿情分析的自動化程度，利用更先進的AI技術。 跨語言輿情分析： 應對全球化背景下的跨語言輿情監測與分析需求。 本書集理論性、實踐性、前瞻性於一體，旨在幫助讀者全麵掌握網絡輿情分析的理論知識和技術方法，提升在復雜網絡環境中分析和運用輿情信息的能力，從而在個人發展、企業管理、社會治理等多個層麵取得更大的成功。無論您是市場研究人員、公關從業者、政府工作人員、媒體編輯，還是對網絡輿情充滿興趣的學生或研究者，本書都將是您不可或缺的案頭讀物。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿熱情但又對實際應用感到一絲迷茫的讀者，我偶然翻閱到瞭《R語言與網絡輿情處理》這本書。書名本身就充滿瞭吸引力——“R語言”代錶瞭強大的工具，“網絡輿情處理”則觸及瞭一個極其現實且重要的議題。我一直在思考，在信息爆炸的時代，如何纔能有效地篩選、理解和利用海量的網絡信息？特彆是對於那些關乎社會穩定、企業聲譽的輿情事件，如何纔能做到既及時又準確地把握？我堅信，R語言作為一種統計計算和圖形展示的強大工具，一定能在網絡輿情分析方麵發揮關鍵作用。我渴望這本書能夠引領我進入一個全新的領域，教會我如何用R語言來抓取微博、論壇、新聞評論等平颱上的數據，如何對這些海量文本進行清洗和預處理，剔除噪音，提取有價值的信息。更重要的是，我期待書中能有關於情感分析、主題模型、傾嚮性分析等內容的深入講解，讓我能夠利用R語言來量化網絡輿論的情感色彩，識彆熱點話題，甚至預測輿論的傳播趨勢。這本書，對我來說，不僅是一本技術指南，更是一種解決現實問題的實踐範例，是通往深度洞察網絡世界的一座橋梁。

評分☆☆☆☆☆

《R語言與網絡輿情處理》這本書，聽起來就充滿瞭解決實際問題的力量。我一直覺得，在當今這個信息無處不在的時代，理解和分析網絡輿論，已經不再是少數人的特權，而是每一個希望在這個數字時代保持清醒和理智的個體的必備技能。從企業管理到公共政策，從市場營銷到個人品牌建設，對網絡輿情的敏銳洞察和有效處理，都至關重要。而R語言，作為一種強大的開源數據分析軟件，在處理大規模文本數據、進行統計建模和可視化呈現方麵，有著得天獨厚的優勢。因此，當看到“R語言”和“網絡輿情處理”這兩個詞語的結閤時，我的第一反應就是：這絕對是一本能夠教會我如何將技術轉化為實際應用的書。我期待它能夠詳細講解如何利用R語言來搭建一套輿情監測係統，如何進行文本數據的預處理，包括分詞、去停用詞、詞性標注等步驟，然後運用各種NLP（自然語言處理）技術，比如情感分析、關鍵詞提取、主題建模等，來量化和解讀網絡上的公眾意見。我尤其希望書中能包含一些真實的案例分析，讓我能夠看到R語言如何在實際的網絡輿情危機中發揮作用，幫助我們快速定位問題，分析原因，並製定有效的應對策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書，在我看來，就如同一個精心設計的導航係統，指引著我們穿越紛繁復雜、瞬息萬變的數字海洋。作為一名對網絡世界既好奇又有些許無助的觀察者，我常常感到，輿論的力量是如此強大，卻又如此難以捉摸。無論是社會熱點的快速發酵，還是品牌聲譽的微妙變化，都與網絡上的信息流和情感互動息息相關。而“R語言”，這個在數據分析領域備受推崇的利器，與“網絡輿情處理”的結閤，讓我看到瞭理解和掌控這一切的可能性。《R語言與網絡輿情處理》這個書名，在我腦海中勾勒齣一幅利用尖端技術分析網絡動態的畫麵。我期待它能從基礎入手，帶領我一步步學習如何利用R語言來收集、整理和分析海量的網絡文本數據，如何從中提煉齣關鍵信息，識彆齣用戶的情感傾嚮，發現潛在的風險點，甚至是預測輿論的發展趨勢。我非常希望書中能提供豐富的實戰案例，讓我能看到R語言如何在真實的輿情事件中發揮作用，讓我能夠將理論知識轉化為實際操作能力，從而更好地理解網絡世界的脈搏，並作齣更明智的判斷和應對。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言與網絡輿情處理》給我一種全新的視角去審視那些我們習以為常的網絡現象。我一直覺得，網絡上的信息紛繁復雜，有時候甚至讓人感到無所適從，尤其是那些突如其來的熱點事件，或是那些悄無聲息蔓延開來的負麵情緒，它們是如何形成的？又會産生怎樣的影響？我常常在思考，有沒有一種科學、係統的方法，能夠幫助我們撥開迷霧，看清輿論的本質。而這本書的書名，恰好點明瞭這種可能性——利用R語言這樣強大的數據分析工具，去“處理”網絡輿情。我期待的不僅僅是技術層麵的指導，更是一種思維方式的啓迪。我希望書中能夠展現如何將抽象的“輿情”概念，轉化為可量化的數據指標；如何通過R語言的算法，捕捉到用戶的情感傾嚮、討論焦點，甚至預測輿論的走嚮。想象一下，當我們能夠通過代碼，分析齣某個品牌在社交媒體上的好評與差評比例，或者識彆齣某個社會議題討論的核心群體和他們的關注點，這無疑能為決策者提供極具價值的參考。這本書，在我看來，就像一把鑰匙，打開瞭通往理性分析網絡世界的大門，讓我看到瞭用數據說話、用科學方法應對輿情的新可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《R語言與網絡輿情處理》，當我看到這個書名的時候，腦海裏立刻勾勒齣瞭一個場景：深夜，我坐在電腦前，屏幕的光映照著我略顯疲憊的臉，但眼神裏卻充滿瞭探索的渴望。我一直對網絡輿情這個領域充滿瞭好奇，它就像一個巨大的、充滿活力的生態係統，信息爆炸、情感湧動，而我們普通人往往隻是被動地接收和感受，很少有機會去深入理解和分析。特彆是近幾年，社交媒體的興起，讓輿情的影響力呈指數級增長，無論是企業品牌危機，還是社會熱點事件，都離不開輿情的分析和應對。而“R語言”，這個在數據科學領域響當當的名字，更是讓我對這本書充滿瞭期待。我一直認為，要真正理解和把握網絡輿情，就必須掌握科學的方法和強大的工具，而R語言憑藉其強大的統計分析能力、豐富的數據可視化功能以及海量的第三方包，無疑是處理這類復雜數據的不二之選。我設想書中會從R語言的基礎語法講起，逐步引導讀者如何運用R語言來抓取網絡上的文本數據，如何進行文本清洗、預處理，如何利用各種算法進行情感分析、主題挖掘，甚至是如何構建輿情監測預警係統。我迫切希望書中能提供豐富的案例，讓我能看到R語言如何在實際的網絡輿情事件中大顯身手，也希望它能教會我如何將枯燥的數據轉化為有價值的洞察，從而更全麵、更客觀地理解和應對紛繁復雜的網絡世界。

評分☆☆☆☆☆

喜歡這個作者的書，要努力學習纔行，加油(? •?_•?)?

評分☆☆☆☆☆

包括網絡內容抓取、漢語文本分詞、熱點話題聚類分析等內容，很實用。

評分☆☆☆☆☆

包括網絡內容抓取、漢語文本分詞、熱點話題聚類分析等內容，很實用。

評分☆☆☆☆☆

喜歡這個作者的書，要努力學習纔行，加油(? •?_•?)?

評分☆☆☆☆☆

包括網絡內容抓取、漢語文本分詞、熱點話題聚類分析等內容，很實用。

評分☆☆☆☆☆

內容很新，內容也比較全，作為一般的文本挖掘是夠瞭，就兩點不足，第一是書上給的下載地址沒有課件和代碼下載，書中代碼有很多，第二是沒有文檔摘要方麵的內容，估計作者也沒有涉及到

評分☆☆☆☆☆

內容很新，內容也比較全，作為一般的文本挖掘是夠瞭，就兩點不足，第一是書上給的下載地址沒有課件和代碼下載，書中代碼有很多，第二是沒有文檔摘要方麵的內容，估計作者也沒有涉及到

評分☆☆☆☆☆

包括網絡內容抓取、漢語文本分詞、熱點話題聚類分析等內容，很實用。

評分☆☆☆☆☆

喜歡這個作者的書，要努力學習纔行，加油(? •?_•?)?