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《西南科技大学》 2017年
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基于本体的突发事件网络舆情案例推理研究

吴文晓  
【摘要】:近年来,现代网络技术更新迅速、日新月异,互联网也迅速进入到我国的亿万家庭,根据2016年6月发布的第38次互联网络发展状况统计报告中指出我国互联网的发展普及现状,我国网民数量已然多于7.10亿人,普及率为51.7%。网络媒体作为舆情传播新载体的地位也变得日益重要,成为了舆情传播交流的新兴的重要渠道,日益增多的网民开始逐渐习惯于借助网络平台表达自己的情绪、态度,诉求,并参与公共事务。现在我国正处于社会转型的关键时期,由于互联网中信息传播的匿名性、快速性、群体极化性等自身特性,社会矛盾一旦在互联网中进入大家的视野,便会一石激起千层浪,迅速集中网民的注意,并在短时间内被激化产生难以控制的影响和后果。其中的一些事件甚至可能会衍生出现实中的群体性事件,产生公共危机,对我国构建和谐的网络环境产生阻碍,对我国相关的管理部门提出了更加严峻的挑战。在如此背景下,关于突发事件网络舆情的应急决策对于我国的相关管理部门来说就显得相当重要。而在应急决策中,对于舆情的分析应当是重中之重,然而就我国的现有技术水平来看,舆情分析的技术以及相关研究都略显落后于现有的需求。故而,对突发事件网络舆情的应急决策方法的研究就在现实中就凸显出其特有的深远意义。本文分析了目前突发事件网络舆情应急处理的现状及处理过程的不足,在此基础上构建了突发事件网络舆情的案例本体,提出了突发事件网络舆情案例推理模型。在本体构建部分,本文整合了已有的国内外案例库中的信息,完成了相关信息资料收集的工作,在此基础上,结合本领域的特点,对于突发事件网络舆情的案例本体进行了构建,对样本案例信息的表示、存储,和推理的进行做好准备工作;关于案例推理模型部分,本文提出了基于突发事件网络舆情的案例推理模型,详细介绍了推理的具体过程,完整案例的本体表示、相似度的计算方法以及如何根据推理结果确定相似目标案例的解决措施。为政府及相关行政部门提高突发事件网络舆情的应对及处置效率,探索了可行的途径,并推进了智能化方法在突发事件网络舆情处理当中的应用。
【关键词】:本体 案例推理 网络舆情
【学位授予单位】:西南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:D63;G206
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 1 绪论10-21
  • 1.1 研究背景和意义10-12
  • 1.1.1 研究背景10
  • 1.1.2 研究意义10-12
  • 1.2 国内外研究现状12-18
  • 1.2.1 本体的研究现状12
  • 1.2.2 案例推理的研究现状12-14
  • 1.2.3 突发事件网络舆情的研究现状14-18
  • 1.2.4 研究现状评述18
  • 1.3 研究思路与方法18-20
  • 1.3.1 研究思路18-19
  • 1.3.2 技术路线图19
  • 1.3.3 研究方法19-20
  • 1.4 论文结构20
  • 1.5 主要创新点20-21
  • 2. 相关理论概述21-28
  • 2.1 本体论21-24
  • 2.1.1 本体的涵义21-22
  • 2.1.2 本体的分类22-23
  • 2.1.3 本体的建模元语23-24
  • 2.2 案例推理的概念及理论基础24
  • 2.3 突发事件网络舆情24-28
  • 2.3.1 突发事件网络舆情的概念24-25
  • 2.3.2 突发事件网络舆情的构成要素25-26
  • 2.3.3 突发事件网络舆情的特点26-28
  • 3. 突发事件网络舆情案例库的本体构建28-38
  • 3.1 运用本体构建案例库的原因28-29
  • 3.1.1 现有案例表达存在的问题28
  • 3.1.2 运用本体进行案例表达的优点28-29
  • 3.2 突发事件网络舆情案例表示框架29-34
  • 3.2.1 突发事件网络舆情领域界定29
  • 3.2.2 突发事件网络舆情特征分析29-30
  • 3.2.3 突发事件网络舆情传播阶段模型与临界点30-34
  • 3.3 突发事件网络舆情分类本体表示34-38
  • 3.3.1 案例属性分析34-35
  • 3.3.2 案例本体构建35-37
  • 3.3.3 本体评价37-38
  • 4. 案例推理模型38-50
  • 4.1 基本框架38-41
  • 4.1.1 源知识框架39-40
  • 4.1.2 案例推理阶段40-41
  • 4.1.3 案例展示阶段41
  • 4.2 框架的基本特征41-42
  • 4.2.1 自我学习性41
  • 4.2.2 可重用性41
  • 4.2.3 知识和知识结构的相互分离存储41-42
  • 4.2.4 异构案例库中数据实现共享42
  • 4.3 案例相似度匹配算法42-47
  • 4.3.1 突发事件网络舆情案例相似度定义42-44
  • 4.3.2 突发事件网络舆情案例相似度算法44-47
  • 4.4 问题案例最终解决措施的确定47-49
  • 4.5 案例库的维护49-50
  • 5. 实例分析50-55
  • 5.1 案例简介50
  • 5.2 问题解答50-55
  • 5.2.1 特征属性值离散化50-51
  • 5.2.2 AHP确定属性权重51-53
  • 5.2.3 筛选相似案例53-55
  • 6 总结55-57
  • 6.1 研究总结55
  • 6.2 研究不足与展望55-57
  • 6.2.1 研究不足55-56
  • 6.2.2 研究展望56-57
  • 致谢57-58
  • 参考文献58-62

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