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173千字 字数
2018-02-01 发行日期
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主编推荐语

网络舆情分析方法技术一书，详解7个关键环节及实验验证。

内容简介

本书主要介绍了网络舆情分析所涉及的主要方法和关键技术，全书共有7章，分别介绍了网络舆情概论、网络信息采集技术、微博网络信息传播机制、网络论坛舆情传播机制、话题检测与跟踪技术、文本分割技术和文本情感分析技术内容。在介绍主要模型和算法时，还给出了模型和算法的实验验证，以便读者加深对模型和算法的理解。

目录

  • 封面
  • 版权页
  • 前言
  • 目录
  • 第1章 网络舆情概论
  • 1.1 网络舆情概述
  • 1.1.1 舆情与舆论
  • 1.1.2 网络舆情
  • 1.1.3 网络舆情演化
  • 1.1.4 网络舆情实例
  • 1.2 网络舆论空间治理
  • 1.2.1 网络炒作问题
  • 1.2.2 网络大V问题
  • 1.2.3 政务微博作用
  • 1.3 网络舆情传播平台
  • 1.3.1 微博网络
  • 1.3.2 网络论坛
  • 1.4 网络舆情分析技术
  • 1.4.1 网络舆情监测系统
  • 1.4.2 网络信息采集技术
  • 1.4.3 话题检测与跟踪技术
  • 1.4.4 文本情感分析技术
  • 第2章 网络信息采集技术
  • 2.1 引言
  • 2.2 搜索引擎概念
  • 2.2.1 通用搜索引擎
  • 2.2.2 主题搜索引擎
  • 2.3 网络蜘蛛概念
  • 2.3.1 基本概念
  • 2.3.2 通用蜘蛛
  • 2.3.3 主题蜘蛛
  • 2.4 网页搜索算法
  • 2.4.1 网页特征选取
  • 2.4.2 网页搜索算法
  • 2.4.3 链接分级搜索
  • 2.5 网页相似度计算
  • 2.5.1 向量空间模型
  • 2.5.2 相似度计算
  • 2.6 主题蜘蛛组成
  • 2.6.1 系统结构
  • 2.6.2 主题确立模块
  • 2.6.3 爬行模块
  • 2.6.4 相似度计算模块
  • 2.6.5 搜索策略模块
  • 2.6.6 系统界面
  • 第3章 微博网络信息传播机制
  • 3.1 引言
  • 3.2 微博用户转发特性
  • 3.2.1 转发行为特性
  • 3.2.2 转发特性分析
  • 3.3 微博转发行为预测
  • 3.3.1 预测算法
  • 3.3.2 算法验证
  • 3.4 微博转发峰值分析
  • 3.4.1 时间序列概念
  • 3.4.2 峰值特性分析
  • 3.5 微博意见领袖识别
  • 3.5.1 识别方法
  • 3.5.2 算法验证
  • 第4章 网络论坛舆情传播机制
  • 4.1 引言
  • 4.2 网络论坛舆情形成模型
  • 4.2.1 网络论坛结构
  • 4.2.2 舆情形成模型
  • 4.2.3 模型验证
  • 4.3 网络论坛意见领袖识别
  • 4.3.1 论坛有向网络图模型
  • 4.3.2 论坛意见领袖识别算法
  • 4.3.3 算法验证
  • 4.4 网络水军热帖检测
  • 4.4.1 热点话题特征提取
  • 4.4.2 水军热帖检测算法
  • 4.4.3 算法验证
  • 4.5 网络水军账号检测
  • 4.5.1 检测算法
  • 4.5.2 算法验证
  • 第5章 话题检测与跟踪技术
  • 5.1 引言
  • 5.2 基本概念
  • 5.2.1 TDT目标和任务
  • 5.2.2 TDT语料
  • 5.2.3 TDT评价指标
  • 5.3 相关技术
  • 5.3.1 表示模型
  • 5.3.2 相似度计算
  • 5.3.3 特征项选取
  • 5.3.4 文本聚类
  • 5.3.5 文本分类
  • 5.4 话题检测算法
  • 5.4.1 K-MEANS算法
  • 5.4.2 模糊聚类方法
  • 5.4.3 蚁群聚类算法
  • 5.4.4 算法验证
  • 5.5 话题跟踪算法
  • 5.5.1 KNN算法及改进
  • 5.5.2 算法验证
  • 5.6 热点话题检测
  • 5.6.1 检测方法
  • 5.6.2 算法验证
  • 第6章 文本分割技术
  • 6.1 引言
  • 6.2 基本概念
  • 6.2.1 文本分割点
  • 6.2.2 文本分割方法
  • 6.2.3 文本分割算法评价
  • 6.3 基于LDA模型的文本分割
  • 6.3.1 LDA模型
  • 6.3.2 LDA模型改进
  • 6.3.3 相似度计算
  • 6.3.4 边界识别策略
  • 6.3.5 算法验证
  • 6.4 基于VSM模型的文本分割
  • 6.4.1 特征项选取
  • 6.4.2 语义段分割方法
  • 6.4.3 算法验证
  • 第7章 文本情感分析技术
  • 7.1 引言
  • 7.2 基本概念
  • 7.2.1 文本情感分析层次
  • 7.2.2 文本情感分析方法
  • 7.2.3 语言建模方法
  • 7.3 句子情感分析方法
  • 7.3.1 主题句识别方法
  • 7.3.2 主观句识别方法
  • 7.3.3 主观关系识别方法
  • 7.3.4 算法验证
  • 7.4 段落情感分析方法
  • 7.4.1 语义段句子情感标注
  • 7.4.2 语义段句子权重计算
  • 7.4.3 语义段情感计算方法
  • 7.4.4 算法验证
  • 7.5 文本情感分析模型
  • 7.5.1 文本情感模型
  • 7.5.2 模型参数估计
  • 7.5.3 语言模型评价
  • 7.5.4 算法验证
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。