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互联网的迅速发展给人们表达个人观点带来了极大自由,人们可以通过网络对自己关心的公共事务发表看法和意见。网络舆情态势分析与威胁估计是分析网络舆情话题数据,得到舆情产生、发展、消亡等过程的态势以及可能的威胁等级,从而为相关部门了解民意和及时有效的疏导网络舆情提供决策支持。本文主要研究网络舆情态势分析与威胁估计功能模型、网络舆情态势分析技术、网络舆情威胁等级判定技术。论文的主要研究成果如下:(1)借鉴军事态势分析与威胁估计思想,构建了一种网络舆情态势分析与威胁估计功能模型。该模型从舆情数据出发,阐述了网络舆情态势觉察、网络舆情态势理解、网络舆情态势预测等网络舆情态势分析内容;以网络舆情态势分析结果为基础,完成网络舆情威胁等级判定。(2)面向网络舆情态势理解,把公众反应分析归结为一个综合评价问题,提出一种基于直觉模糊综合评判的公众反应分析方法。首先,根据专家经验确定属性公众数量与传播速度的权值;其次,定义公众反应分析每个属性对公众反应的直觉模糊评价,构成直觉模糊评价矩阵;再次,采用直觉模糊综合评判的方法,获得公众反应综合直觉模糊评价值;最后,合成真值并利用最大真值原则判定公众反应。实验结果验证了该方法的有效性和适用性。(3)针对话题与公众联系分析四个属性倾向性、关注度、敏点、焦点之间存在一定的相关性,提出一种基于Choquet模糊积分的话题与公众联系分析方法。首先,定义四个属性分别对话题与公众联系的直觉模糊评价值;其次,根据专家经验构建Shalpey判断矩阵,获得各属性的Shalpey值,优化最大Marichal熵求取各属性模糊密度;再次,采用Choquet模糊积分方法,融合四个属性对话题与公众联系直觉模糊评价值,获得综合直觉模糊评价;最后,合成真值并采用最大真值原则判定话题与公众联系。实验结果验证了该方法的有效性和适用性。(4)为实现计算机自动进行舆情分级,提出一种基于直觉模糊推理的网络舆情威胁等级判定方法。首先,对推理条件及网络舆情威胁等级分别直觉模糊化;其次,构建合理的推理规则库,建立起推理条件与威胁等级之间的非线性联系,设计推理算法;再次,计算推理结果与各威胁等级直觉模糊子集的贴近度;最后,采用最大贴近度原则判定网络舆情威胁等级。实验结果表明,该方法是有效的,有较高的准确率。