【摘要】：[目的/意義]挖掘網絡輿情相關信息,構建基于語義隸屬度模糊推理的網絡輿情監(jiān)測預警評估方法,對實現網絡輿情危機監(jiān)測和預警具有重要意義。[方法/過程]采用扎根理論提取、篩選指標要素,使用改進的AHP法確定指標權重,通過二級模糊綜合評判方法判定輿情信息的語義隸屬度,建立基于語義隸屬度模糊推理的網絡輿情監(jiān)測預警模型。[結果/結論]能夠對網絡輿情事件進行有效監(jiān)測和預警,為網絡輿情預警評估的實現和應用提供一個整體、系統的科學依據,提高網絡輿情實時監(jiān)控能力和管理能力。[局限]諸多平臺數據和隱性指標數據未能予以完全考慮。
[Abstract]:[objective / significance] Mining the relevant information of network public opinion and constructing the method of network public opinion monitoring and early warning based on semantic membership fuzzy reasoning is of great significance to realize network public opinion crisis monitoring and early warning. [method / process] extraction of root theory, screening of index elements, determination of index weight by improved AHP method, and determination of semantic membership degree of public opinion information by two-level fuzzy comprehensive evaluation method. The model of network public opinion monitoring and warning based on semantic membership fuzzy reasoning is established. [results / conclusion] it can effectively monitor and warn network public opinion events, provide a whole and systematic scientific basis for the realization and application of network public opinion early warning evaluation, and improve the ability of real-time monitoring and management of network public opinion. [limitations] many platform data and recessive index data are not fully considered.
【作者單位】： 吉林大學管理學院;長沙師范學院圖書館;
【分類號】：G206;TP393.0

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10 李p，

本文編號：2190103