本文關(guān)鍵詞：基于云模型的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警監(jiān)測(cè)模型的研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)交互從Web1.0、Web2.0時(shí)代跨入Web3.0時(shí)代,如今人們網(wǎng)絡(luò)上的互動(dòng)也越來(lái)越頻繁。由此衍生出Web3.0時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)或者網(wǎng)絡(luò)事件的一些突發(fā)性、盲目性和集群性特征。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性和便利性使得人們可以輕松的獲取各種信息也可以迅速參與到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和政治等熱點(diǎn)問(wèn)題的討論中,但是由于網(wǎng)絡(luò)事件的突發(fā)性、盲目性和集群性,一旦輿論被某些不法分子利用和引導(dǎo),將對(duì)個(gè)人、集體和社會(huì)產(chǎn)生不可估量的嚴(yán)重后果。因此,防微杜漸,如何及時(shí)的預(yù)防惡劣的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生和正確的引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)事件的后續(xù)走向是當(dāng)前重點(diǎn)研究的課題。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的研究,從2007年網(wǎng)絡(luò)群體事件的學(xué)術(shù)表達(dá)出現(xiàn)起,我國(guó)這方面的研究飛速發(fā)展,已經(jīng)積累不少寶貴經(jīng)驗(yàn)和重要研究成果,目前我國(guó)多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)群體事件相關(guān)研究偏向定性分析,定量研究和模型構(gòu)建較少,主要集中在網(wǎng)絡(luò)事件的概念辨析,傳播模式研究、演化階段分析、指標(biāo)體系的構(gòu)建。目前已有的關(guān)于網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警的研究方法主要為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等,鑒于對(duì)“定性—定量”數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的定量研究的需求,本文引進(jìn)了云模型理論,并構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的預(yù)警監(jiān)測(cè)模型。本文的研究重點(diǎn)主要是以下幾點(diǎn):(1)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件相關(guān)概念及特征。針對(duì)學(xué)界普遍存在的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件相關(guān)概念模糊不清和研究問(wèn)題的范圍界定模糊的問(wèn)題,本文吸取學(xué)者們已有的研究成果的基礎(chǔ)上,從社會(huì)公共安全角度出發(fā),提出網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的概念,歸納總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)群體事件的特點(diǎn)和發(fā)展規(guī)律。(2)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建。深入探討相關(guān)指標(biāo)體系的研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的特點(diǎn),挖掘網(wǎng)絡(luò)群體事件的成因和傳播規(guī)律,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建原則,建立包含事件關(guān)注度、事件危險(xiǎn)度和事件擴(kuò)散度等3個(gè)一級(jí)指標(biāo)和9個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系。(3)基于云模型的網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警監(jiān)測(cè)模型的構(gòu)建。引入云模型理論,充分發(fā)揮云模型處理模糊性和非確定性問(wèn)題的優(yōu)勢(shì),利用其“定性—定量”的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換特性以及云模型發(fā)生器的關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù),避免在網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警監(jiān)測(cè)方面出現(xiàn)斷點(diǎn)和盲點(diǎn)。本文通過(guò)5個(gè)具體案例,用本模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行對(duì)比分析,證明了該模型的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件 預(yù)警監(jiān)測(cè) 預(yù)警指標(biāo) 云模型
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：D035
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-18
• 第1章 緒論18-30
• 1.1 研究的背景與意義18-20
• 1.1.1 研究的背景18-19
• 1.1.2 問(wèn)題的提出及研究意義19-20
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-26
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)群體事件的研究現(xiàn)狀20-22
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警的研究現(xiàn)狀22-25
• 1.2.3 云模型相關(guān)應(yīng)用的研究現(xiàn)狀25
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀小結(jié)25-26
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容、技術(shù)路線和研究方法26-29
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容及框架26-27
• 1.3.2 論文的技術(shù)路線27-28
• 1.3.3 研究方法28
• 1.3.4 研究創(chuàng)新點(diǎn)及難點(diǎn)28-29
• 1.4 本章小結(jié)29-30
• 第2章 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件概念及特征30-40
• 2.1 輿情概念界定30-31
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件相關(guān)概念31-33
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的概念31-33
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件相關(guān)概念辨析33
• 2.3 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的特點(diǎn)33-35
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的成因35-37
• 2.5 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件的演變37-39
• 2.6 本章小結(jié)39-40
• 第3章 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系構(gòu)建40-49
• 3.1 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系的研究現(xiàn)狀40-41
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建的作用41-43
• 3.2.1 預(yù)警指標(biāo)體系的預(yù)見(jiàn)效用41
• 3.2.2 預(yù)警指標(biāo)體系的監(jiān)測(cè)效用41-42
• 3.2.3 預(yù)警指標(biāo)體系的防范效用42
• 3.2.4 預(yù)警指標(biāo)體系的緩解效用42-43
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建原則43-44
• 3.3.1 系統(tǒng)性與層次性原則43
• 3.3.2 全面性和代表性原則43
• 3.3.3 定性與定量相結(jié)合原則43
• 3.3.4 穩(wěn)定性與動(dòng)態(tài)性原則43-44
• 3.3.5 簡(jiǎn)潔性和可操作性原則44
• 3.4 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系評(píng)價(jià)分析44-45
• 3.5 網(wǎng)絡(luò)突發(fā)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建及內(nèi)涵分析45-48
• 3.5.1 網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警指標(biāo)體系的框架構(gòu)建45-46
• 3.5.2 網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警指標(biāo)的內(nèi)涵及量化46-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于云模型的網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警監(jiān)測(cè)模型49-58
• 4.1 云模型的概述49
• 4.2 云模型的算法描述49-51
• 4.2.1 云模型的定義49-50
• 4.2.2 云模型的數(shù)字特征50-51
• 4.3 云模型的實(shí)現(xiàn)技術(shù)51-52
• 4.3.1 正態(tài)云模型51-52
• 4.3.2 云發(fā)生器52
• 4.4 基于云模型的網(wǎng)絡(luò)群體事件預(yù)警方法研究52-57
• 4.4.1 云模型預(yù)警的基本流程52-53
• 4.4.2 預(yù)警等級(jí)的劃分53-54
• 4.4.3 屬性云逆向生成器的設(shè)計(jì)54-55
• 4.4.4 屬性云的綜合計(jì)算55-57
• 4.4.5 輸入數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第5章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析58-67
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境58
• 5.2 實(shí)驗(yàn)案例簡(jiǎn)介及數(shù)據(jù)采集58-62
• 5.2.1 案例簡(jiǎn)介58-60
• 5.2.2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理60-62
• 5.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果分析62-66
• 5.3.1 權(quán)重設(shè)置62-63
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證63-64
• 5.3.3 檢驗(yàn)與結(jié)果分析64-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)與展望67-68
• 本文總結(jié)67
• 研究展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 附錄72-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的科研項(xiàng)目75-76
• 致謝76-77
• 詳細(xì)摘要77-84

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本文編號(hào)：1097287