原创《基于SNA和模糊TOPSIS网络舆情关键节点识别分类模型》：本论文主要论述了关键论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
〔摘 要〕 [目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义.[方法/过程]从内容和结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法.涉及GooSeeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博“8·12滨海爆炸”事件为例进行具体分析.[结果/结论]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别和分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值.
〔關键词〕网络舆情；关键节点；识别；分类；社会网络分析；综合评价
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.08.003
〔中图分类号〕G206 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2017）08-0017-09
〔Abstract〕[Purpose/significance]In the practice of public opinion monitoring and management,identifying the key nodes in the public opinion network quickly and effectively is of great significance to the supervision and management of public opinion.[Method/process]From the dual dimensions of content and structure,this paper designed a complete method for mining,identifying and classifying key nodes of network public opinion.Involving GooSeeker,Gephi,Fuzzy AHP and TOPSIS software and algorithms,and Sina micro-blog 8·12 coastal explosion event as an example for specific analysis.[Result/conclusion]It broke through the limitation of sorting only the key nodes from a single dimension,made the identification and classification of key nodes further,and made clear the evolution characteristics,which had reference value to the scientific response of network public opinion.
〔Key words〕network public opinion；key nodes；identification；classification；social network analysis；comprehensive evaluation
随着互联网技术和Web2.0技术的广泛应用和发展,自媒体社交服务平台（诸如微博、Twitter、Facebook等）成为大众交流和信息推广的主要方式之一,用户以文字、图片和视频等形式在自媒体平台上进行信息交互,从而产生海量个人信息和交互数据,形成基于事件或其变异的网络舆情[1].从自媒体平台用户交互数据中挖掘出有价值的个人信息和交互信息的网络舆情分析逐渐成为数据挖掘领域的研究热点课题.在自媒体平台信息传递和人际交互过程所形成的社会网络关系中,以点和有向关系线条会形成一个复杂的社会网络关系域,其中存在少数具有影响范围广、活跃度较高、重要性较强的节点,称之为关键节点（也称为意见领袖、网络精英等）[2].关键节点的连接度较高,其发表的言论会对社会关系域其他节点产生巨大影响[3],甚至少量的关键节点却能影响到网络中大部分节点 [4].关键节点挖掘和分析在网络舆情识别、监测和预警领域,尤其在热点事件和突发事件的传播中起到了引爆事件或加速事件发生的重要作用,如果不能及时掌控关键节点的发展致使网络谣言恶意散布更会造成难以预见的后果.因此,本文结合社会网络分析方法（SNA）及模糊TOPSIS分析方法,对网络舆情关键节点进行识别和分类,以加强对网络舆情的监督,促进网络环境治理.
1 研究述评
国内外关于网络舆论中关键节点的相关研究主要从社会网络拓扑链接关系、基于内容属性综合评价和基于动力属性的传播影响力评价3个方面进行具体阐述和分析.
1.1 社会网络拓扑链接关系分析法
该方法根据节点的社会网络关系来考虑节点间的相互链接关系对影响力的贡献程度.D.Miorandi等[5]从中心度（K-shell）出发,提出K分解分析法,如果节点位于网络中的层次在核心的位置上,K-shell值点越大,节点影响力越大.Lǚ等[6]提出可以通过关注信息传播的宽度和广度选择有影响力的节点.康伟[7]以“7·23动车事故”为例基于邻接矩阵数据进行了网络密度、聚类系数和中心性测度等来进行关键节点分层和识别；庞科等[8] 发现社会网络结构洞分析法能够准确地寻找到那些在网络参政中发挥重要作用的虚拟参政者以及这些参政者在参政过程中所发挥的作用.张磊等[9]引入超网络理论对微博语义社会网络进行理论建模,使用情感本体以及LDA话题模型对数据实现节点量化,提出超边排序算法对用户节点进行计算和排序从而获取关键节点.
1.2 基于内容属性综合指标评价法
该方法侧重于特定平台环境,主要利用层次分析、主成分分析及综合评价等方法,从话题传播内容角度分析影响要素,如粉丝数、点赞数、转发评论数等指标进行混合加权建模,以此评判网络舆情关键节点的重要性程度.Cha等[10]以Twitter为例,从粉丝数、转发数和被提及数3个指标要素进行对比研究,发现在舆情传播过程中转发数和被提及数对舆情传播的影响力更大；Pal等[11]在Twitter平台上通过个体的发帖数、回复数、被转发数和被提及数分别计算个体的转发影响力、被提及影响力和扩散影响力等.周雪妍等[12]基于标题聚类将同一话题下数据抽象成变规模回复关系网络,综合考虑了帖子的话题属性、情感倾向和网络结构关系,结合节点的网络结构和情感属性,给出节点ID的影响力排序以提取舆论领袖.
关键论文参考资料：
结论：基于SNA和模糊TOPSIS网络舆情关键节点识别分类模型为适合不知如何写关键方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于直播生活关键离婚了吗论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
