高校网络舆情的监测与引导，王健，，在互联网日益成为舆论主阵地的情况下，网络舆情给高校思想政治教育工作提出了新的挑战。网络舆情是社会舆情在网络虚拟空间的延伸

BBS是网络舆情产生和传播的主要场所之一,由于研究手段的匮乏,预测和引导BBS舆情的研究工作仍处于探索阶段。考虑到网络舆情具有突现性,以突现计算的观点将发帖人抽象成Agent。通过设定Agent参数和交互规则,利用小世界网络建立了BBS舆情预测模型。仿真结果表明,在日增回帖数和个人发言数比例这2个重要统计指标上与真实情况同时吻合,说明了模型的合理性和有效性。

7月电影行业传播影响力舆情分析报告.docx

一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控, 一些负面舆情会激化矛盾, 给社会安定带来不利影响. 提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法, 通过神经网络挖掘事件因果逻辑, 连接因果事件构成事理知识图谱. 向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余, 增强图谱泛化性. 根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测. 以自然灾害舆情事件为例, 实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向, 可以为舆情监管提供一定支持.

【推荐】互联网大数据舆情分析监测监控信息管理平台解决方案，舆情监测，舆情监控平台建设，解决方案，监测方案建议，互联网舆情监测规划实施方案。详细文件列表：https://blog.csdn.net/mengchensubi/article/details/122403982

【推荐】新大数据信息可视化解决方案三维大屏分析系统舆情平台3D技术，操作手册演示，整体解决方案，可视化综合，售前宣贯方案PPT，数据可视化技术学习教材。详细文档列表：https://blog.csdn.net/mengchensubi/article/details/122348159

yuqing gis舆情项目 这是又一个等待重构的项目，为了展示和提交作业，匆忙完成。 这个舆情系统的最初目标是，将空间分析和群众对热点新闻的看法结合起来（利用新闻评论中的地址信息）。 最后的结果是： 1.找到了百度的分省份新闻接口，利用这个接口做了一个在地图上冒泡展示个省份新闻的界面。（大概样子就是百度搜索风云榜里面的样子） 2.利用爬虫抓取了网易新闻的热点板块和评论，评论数据用‘中科院分词的api’做各种情感分析，词频分析，关键词提取，最后利用echart实现图表展示。 3.利用百度地图api，做了海量点增长的分析效果。 。。。还有一些 代码质量堪忧，因为赶着交作业，又前后端一起写，留待有时间重构吧。

该项目是通过引导的。 您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。 您可以在找到本指南的最新版本。 目录 自动格式化代码 更改页面<title> 安装依赖项 导入组件 代码分割 添加样式表 后处理CSS 添加CSS预处理器（Sass，Less等） 添加图像，字体和文件 使用public文件夹 更改HTML 在模块系统之外添加资产 何时使用public文件夹 使用全局变量 添加引导程序使用自定义主题 增加流量 添加路由器 添加自定义环境变量 在HTML中引用环境变量 在Shell中添加临时环境变量 在.env添加开发环境变量 我可以使用装饰器吗？ 使用AJAX请求获取数据 与API后端集成 节点 Ruby on Rails 在开发中代理API请求 配置代理后出现“无效的主机头”错误 手动配置代理 配置WebSocket代理 在开发中使用HTTPS 在服务器上生成动态<met

包含微博爬虫、LDA主题分析和情感分析三个部分。 1.微博爬虫 实现微博评论爬取和微博用户信息爬取，一天大概十万条。 2.LDA主题分析 实现文档主题抽取，包括数据清洗及分词、主题数的确定（主题一致性和困惑度）和最优主题模型的选择（暴力搜索）。 3.情感分析 实现评论文本的情感值计算，准确率超过97%，处于0到1之间。

股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股相关词云展示 情感字典舆情预测 朴素贝叶斯舆情预测 去做 Web UI优化 横向拓展多股吧 横向拓展多分类器 完善训练集 约会金融模型 系统结构 快速开始 在项目当前目录下： $ python manage.py runserver浏览器打开127.0.0.1:8000 PC端实例： 移动端： 运行效果 情感字典舆情预测： 机器学习舆情预测：