《网络舆情分析技术》内容简介

随着互联网技术的快速发展和广泛应用，网络媒体已经成为重要的信息传播和交流平台，同时也是网络舆情形成和传播的主要载体。网络舆情通常由突发社会公共事件触发，反映了人们对某一公共事件所表达的认知、态度、情感和倾向性，具有虚拟化、快捷化、多元化、开放性、匿名性及互动性等特点。随着网络舆论影响力的增强，网络舆情已经成为各级政府了解社情民意的重要窗口。
随着网络舆论对社会和公众影响的不断增大，出现了网络炒作、造谣传谣等不良的现象，损害了网络媒体公信力，扰乱了网络正常传播秩序，产生了错误的舆论导向，极易引发社会群体性事件。因此，加强互联网管理和舆论治理非常重要和必要。
国家大力推进网络舆情监控体系建设，加强对网络舆情监测和引导。网络舆情监测系统在互联网舆情监测中发挥了重要的作用，其系统核心技术就是网络舆情分析技术。网络舆情分析技术主要涉及网络信息采集技术、网络舆情传播机制、话题检测与跟踪技术、文本分割技术、文本情感分析技术等。
本书主要介绍网络舆情分析所涉及的主要方法和关键技术，全书共分7章，分别介绍网络舆情概论、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。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。
本书可作为网络空间安全学科相关专业的研究生和本科生教材，也可作为从事相关工作的科技人员及管理人员的参考书。
蔡皖东，西北工业大学计算机学院教授，博士生导师，西北工业大学信息安全学科带头人，从事网络信息空间安全、网络舆情管理等方面的科研和教学工作。

作品目录

前言
第1章：网络舆情概论
1.1、网络舆情概述
1.2、网络舆论空间治理
1.3、网络舆情传播平台
1.4、网络舆情分析技术
第2章：网络信息采集技术
2.1、引言
2.2、搜索引擎概念
2.3、网络蜘蛛概念
2.4、网页搜索算法
2.5、网页相似度计算
2.6、主题蜘蛛组成
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
3.3、微博转发行为预测
3.4、微博转发峰值分析
3.5、微博意见领袖识别
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
4.3、网络论坛意见领袖识别
4.4、网络水军热帖检测
4.5、网络水军账号检测
第5章：话题检测与跟踪技术
5.1、引言
5.2、基本概念
5.3、相关技术
5.4、话题检测算法
5.5、话题跟踪算法
5.6、热点话题检测
第6章：文本分割技术
6.1、引言
6.2、基本概念
6.3、基于LDA模型的文本分割
6.4、基于VSM模型的文本分割
第7章：文本情感分析技术
7.1、引言
7.2、基本概念
7.3、句子情感分析方法
7.4、段落情感分析方法
7.5、文本情感分析模型
参考文献