【摘要】：從在線評論文本內(nèi)容出發(fā),抽取事件評論中的共現(xiàn)特征詞集合,提出了一種基于共現(xiàn)特征詞的網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)度計算方法,并和傳統(tǒng)的計算方法進行比較。利用"郭美美事件"、"李剛之子事件"和"李天一事件"等六大網(wǎng)絡(luò)輿情熱點事件作為案例,并結(jié)合搜索引擎關(guān)注度對相關(guān)度在網(wǎng)絡(luò)輿情事件波及影響方面進行分析。結(jié)果表明,該算法能更有效度量輿情之間的相關(guān)程度,為網(wǎng)絡(luò)輿情中相關(guān)事件波及影響分析提供了依據(jù)。
[Abstract]:Based on the content of online comment text, this paper extracts co-occurrence feature words from event comment, and proposes a method to calculate the correlation degree of network public opinion based on co-occurrence feature words, and compares it with the traditional calculation method. Using "Guo Meimei incident", "Li Gang's son incident" and "Li Tianyi incident" as the case, and combined with the search engine's attention to the relevance of the impact of network public opinion events are analyzed. The results show that the algorithm can more effectively measure the correlation between public opinion and provide a basis for the analysis of related events and impacts in network public opinion.
【作者單位】： 寧波大學(xué)商學(xué)院信息管理系;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情演化的動態(tài)監(jiān)測預(yù)警模式研究”(編號:12BTQ055) 浙江省教育廳高�？蒲许椖俊盎谀：詣訖C的網(wǎng)絡(luò)輿情演化和傳播機制及仿真研究”(編號:Y201224457)
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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相關(guān)重要報紙文章 前1條

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本文編號：2194747