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面向公共危机预警的网络舆情分析研究
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摘要
20世纪末的信息革命推动了现代网络技术的广泛应用和普及,网络媒体作为“第四类舆情传播媒体”逐步受到关注,并成为舆情信息汇集的新通道和“观点的集散地”进入主流社会视野。尤其是近年来,中国网民数量逐年递增,网民借助互联网平台进行利益诉求表达、情绪宣泄、公共事务参与的积极性和频率愈来愈高,国家在社会转型期间凸现的各类社会矛盾也往往在第一时间聚焦于网络平台,形成强大的舆论场。与此同时,互联网强大的开放、快速传播和互动特性使得一些原本在传统传播渠道和言论环境下简单可控的舆情事件转化为群体性突发事件,引发社会公共危机,并给政府等公共管理部门带来了极大的压力和挑战。
     作为政府公共管理的一项重要职能,网络舆情危机预警近年来受到广泛关注,与此相关的机制建设和技术系统研制纷纷展开,网络舆情监控和预警受到了包括国家层面在内的各级政府重视。然而,作为网络舆情危机预警流程中最关键的一环,网络舆情的分析和研判相关的研究和实践远远滞后于当前Web2.0环境下的公共危机预警现实需求,无论在舆情分析方法还是在技术支撑方面均无法提供对当前动态、交互的网络舆情进行自动化、智能化和实时化的危机预警支持。在这种背景下,利用现有技术手段和学科方法对网络舆情分析方法和技术进行创新进而为危机预警提供技术保障,对维护社会稳定、推进社会转型具有重要的现实意义。
     本文正是从这一实际出发,以网络舆情这一特殊的信息客体为研究对象,在梳理前人研究成果的基础之上,将网络舆情分析与公共危机预警目标相结合,综合采用信息分析、自然语言处理、人工智能、数据挖掘、危机管理、新闻传播等多学科理论与方法,从多个角度和层面对网络舆情分析的理论、方法、技术和应用进行研究。本论文共包括七个部分,主要内容如下
     (1)引言
     本部分介绍了论文的选题背景和选题目的,利用文献调研等方法对与本论文相关的国内外研究现状进行了梳理,为后续研究奠定了理论积累。
     (2)公共危机中的网络舆情研究
     本部分首先从分析危机和公共危机的内涵出发,探讨了当前公共危机的特征及发展趋势;同时,深入剖析了网络舆情的概念内涵、构成要素、生命周期。在此基础上,对公共危机中的网络舆情的素材来源、特征表现、内容表征和传播演变规律进行了探讨,并以邓玉娇事件为例分析了网络舆情传播演变规律。
     (3)面向公共危机预警的网络舆情分析框架构建
     本部分从剖析当前网络舆情公共危机预警严峻的现状入手,分析了网络舆情分析的必要性和现实需求;同时,对公共危机预警的流程和功能进行了分析,结合危机预警需求构建了面向公共危机预警的网络舆情分析框架,该框架主要由舆情信息源、技术支撑、分析方法、分析模式、分析与应用五层构成,基本涵盖了网络舆情分析涉及的从技术到方法的各层面内容。在舆情分析流程方面,借鉴传统的信息分析流程提出了“舆情主题规划——舆情信息收集——舆情信息预处理——舆情信息分析——舆情危机预警处理”流程,并阐述了分析要求和原则。本部分最后系统阐述了网络舆情分析中涉及的自然语言处理、舆情信息采集与特征提取、语义挖掘和文本倾向性分析等关键技术,为分析方法的实施和技术系统的构建提供了技术支撑。
     (4)面向公共危机预警的网络舆情分析方法研究
     本部分主要探讨了网络舆情分析的方法论。首先简要介绍了网络舆情分析中用到的各种方法,并构建了网络舆情分析方法体系。随后对网络舆情分析涉及的内容分析法、网络计量法和智能分析方法等重要方法进行了详细阐释。内容分析法和网络计量法是社会科学研究中普遍使用的科学方法,在对网络舆情这一新型信息客体进行分析时仍然适用。在智能分析方法方面,本文提出了建立在不同技术基础之上的两类不同的智能分析方法,其中基于Web挖掘的方法是数据挖掘在网络信息分析中的新应用,目前已经成为主流的舆情分析方法,该方法主要是从Web文本内容、Web链接结构、Web使用记录等方面发现舆情规律,包括Web文本挖掘法、主题聚类法、链接挖掘法和社会网络分析法等方法;基于语义的方法则主要通过分析Web文本中潜在的语义结构或借助本体、语义词典等外部语义知识从舆情文本语义层面发现舆情规律,主要包括潜在语义分析法和基于外部语义知识的语义分析方法等。
     (5)面向公共危机预警的网络舆情分析模式研究
     本部分以在公共危机预警中起关键作用的四个网络舆情要素作为分析对象,分别从话题发现、事件识别、网民个体分析、群体行为分析四个方面探讨网络舆情分析的主要模式。在进行话题发现模式分析时,从话题发现的流程入手,探讨了话题建模和话题趋势分析的方法,然后对热点话题和敏感话题这两个引发舆情危机的关键点的舆情发现及影响评估的方法进行了重点探讨。在进行事件识别模式分析时,探讨了公共危机事件要素提取的方法,在进行事件建模的基础上分析了突发事件的识别过程,最后对舆情事件危机程度及其影响分类进行了研究。在网民个体分析模式分析方面,从分析公共危机舆情中的网民构成及特征入手,探讨了如何借助文本倾向分析、链接分析等方法实现对网民个体的情绪分析和个体影响力分析,最后以网络意见领袖这一特殊舆情主体为对象探讨了舆情意见领袖识别方法。在进行群体行为特征及行为模式分析时,以网络社群这一主要网络舆情群体为对象,分析了他们在网络舆情公共危机中的群体行为演化规律及呈现的特征,并利用社会网络分析法、趋势分析法等方法对网络舆情公共危机中的群体行为识别和发展趋势预测等进行了分析。
     (6)面向公共危机预警的网络舆情分析应用研究
     本部分主要将理论研究应用于实践,介绍了网络舆情分析的应用示例。应用平台采用了国内拓尔思公司的TRS网络舆情监测系统,实现网络舆情分析和公共危机预警。文中详细讨论和演示了该系统从舆情信息采集、预处理、舆情智能挖掘和分析到预警服务提供的全过程。
     (7)总结与展望
     本部分首先从论文研究意义和完成的工作等方面对全文进行总结。然后,反思了论文存在的不足,并展望了后续研究工作的重点。论文最后指出,随着国内外学术界对网络舆情分析关注的不断深温,在计算机、信息管理、公共管理和新闻传播等多领域专家学者和从业人员的推动与努力下,网络舆情分析研究将会迎来新一轮的发展高潮。
     本文系国家自然科学基金项目“基于数据挖掘的企业竞争情报智能采集机制研究”(编号:70573082)和“企业竞争情报智能分析模型与方法研究”(编号:71073121)、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于智能信息处理的知识挖掘技术及应用研究”(编号:08JJD870225)和湖南省教育厅科学研究项目“基于数据挖掘的网络舆情预警机制研究(编号:11C1051)的研究成果。
With the propelling of information revolution in the end of the20th century, modern network technique has been widely applied and popularized, and online public media, as the fourth kind of communication media for public opinion after newspaper, broadcast and television, has gradually received attention and entered into the mainstream society's viewpoint for the role of new channel for the collection of public information and distributing centre of public opinion. Especially in the recent years, with the progressive increase of the quantity of Chinese netizens year by year, more and more netizens use Internet to express their interest appeal, abreact their emotion, participate public affairs, and all kinds of social contradictions producing in the social transformation period are always focusing on the online public platform to form powerful public opinion field at the first time. Meanwhile, the strong characteristics of openness, rapid spread and interaction for Internet make some simple and controllable public opinion incidents in the traditional communication channels and opinion environment turn to unexpected group events and trigger social public crisis, which bring huge pressure and challenge to public administration.
     As an important function for public administration, online public opinion crisis pre-warning has been paid extensive attention by the public, and the relevant mechanism construction and technical system development has proceeded one after another, governments at all levels pay more attention to the monitoring and pre-warning of public opinion. However, the analysis and judging of online public opinion, as the key link of crisis pre-warning processes, whose relevant research and practice falls behind the practical demand for public crisis pre-warning under web2.0environment, and can't provide automatic, intelligent and real-time crisis pre-warning support to current dynamic and interactive online public opinion from the aspects of analysis methods and technical support. In this context, using current technical means and disciplinary methods to innovate methods and technology of online public opinion analysis to provide technical guarantee for crisis pre-warning has important practical significance for maintaining social stability and propelling social transformation.
     This paper starts from the above reality, taking online public opinion as research object, teasing the former scholars'research achievement as the research basis, combining online public opinion analysis and the target of public crisis pre-warning, and using the theory and methods of information analysis, natural language processing, artificial intelligence, data mining, crisis management, journalism and communication, etc to study the theory, methodology, technology and application of online public opinion analysis from various aspects and levels. The paper includes seven parts, and the main idea of every part lists as the following:
     (1) Introduction
     In this part, the author introduces the background and research objective of this paper, and teases the research status relevant to this paper to establish the theoretical basis for the follow-up study.
     (2) Study on the online public opinion in public crisis
     In this part, the paper starts from analyzing the connotation of crisis and public crisis, discussing the characteristics and development tendency of current public crisis. Meanwhile, the paper dissects the material sources, concept connotation, characteristics representation, content expression, spread and evolution rule of online public opinion, and takes Deng yujiao event as an example to analyze the spread and evolvement rule of online public opinion.
     (3) The construction of analysis framework of online public opinion oriented public crisis pre-warning
     In this part, the paper starts from analyzing the rigorous status of public crisis pre-warning for online public opinion, demonstrating the necessity and realistic demand. Meanwhile, it analyzes the processes and functions of public crisis pre-warning, constructing the analysis framework of online public opinion oriented public crisis pre-warning, which constituting information sources layer, technical support layer, analysis method layer, analysis pattern layer, analysis and application layer, covering all the aspects of online public opinion analysis from technical aspect to methodological aspect. In the respective of online public opinion analysis processes, the paper learns from the traditional information analysis processes and puts forward the analysis processes including theme planning, information collecting, information preprocessing, information analysis and crisis per-warning and processing, and expounds the analysis demands and principles. In the end, the paper demonstrates the relevant technologies of online public opinion analysis, taking natural language processing, information collection and feature extraction, semantic mining, text orientation analysis, etc as key technologies to provide technical support for the implement of analytical method and establishment of technology system.
     (4) Study on the analysis methods of online public opinion oriented public crisis pre-warning
     In this part, the paper mainly discusses the methodology of online public opinion analysis. First, the paper briefly introduces various important methods using in online public opinion analysis and constructs the method system of online public opinion analysis. Then the paper demonstrates content analysis method, webometrics method, and intelligent analysis method relevant to online public opinion analysis in detail. Content analysis and webometrics are the general scientific methods using in social sciences research, and still suitable for analyzing online public opinion. As to intelligent analysis method, the paper puts forward two different kinds of intelligent analysis methods based on different technologies, one is based on web mining, and another is based on semantic analysis. The analysis method based on web mining is the new application of data mining in online public information analysis, focusing on discovering online public opinion law from the content of web texts, the structure of web links and the usage records of website, including such methods as web text mining, topic clustering, link mining and social online public analysis, and it has become the mainstream method for opinion analysis. The analysis method based on semantic focuses on discovering opinion law from the semantic layer assisted by analyzing the latent semantic structure in web text or ontology and semantic dictionary, including latent semantic analysis and semantic analysis based on external semantic knowledge, etc.
     (5) Study on the analysis patterns of online public opinion oriented public crisis pre-warning
     In this part, the paper takes four key opinion elements acting in public crisis pre-warning as analysis object, discussing the main analysis patterns from the aspects of topic discovering, event recognizing, individual netizen analysis and group behaviors analysis. As to the analysis of topic discovering pattern, the paper starts from the processes of topic discovering, discussing the method of topic modeling and developing trend. Then the paper emphasizes on hot topic and sensitive topic, the two key factors of triggering public crisis, and discusses the method of opinion discovering and impact assessing. As to the analysis of event recognizing pattern, the paper discusses the method of extracting the elements of public crisis event. Based on event modeling, the paper analyzes the recognizing processes of emergent event and the assessment of its influence degree and the classification method. As to the analysis pattern of individual netizen, the paper starts from analyzing the constituent and characteristics of netizen in online public opinion crisis, probing how to use text tendency analysis method, link analysis method to analyze the emotion and influence for individual netizen, then discusses the recognizing method for the opinion leader, a special opinion subject in online public opinion crisis. As to the analysis of the behavior characteristics and behavior pattern for Internet population, the paper takes online public community as the main opinion object and analyzes the evolution law and characteristics of the online public community. Meanwhile, the paper discusses the method for recognizing group behavior and predicting their development trend by social online public analysis and trend analysis.
     (6) Study on application of the online public opinion analysis oriented public crisis pre-warning
     In this part, the paper applies the theory of opinion analysis to the practice and introduces an analysis example based on TRS opinion management system. This system is developed by TRS Company, and can finish the work of online public opinion analysis and public crisis pre-warning. Then the paper demonstrates the whole processes for TRS OM to carry out information collection, information pre-processing, intelligent mining and analyzing, pre-warning service providing in detail.
     (7) Conclusion and further study
     In this part, the author firstly concludes the whole paper from research significance and the finished work. Then, the author introspect the weakness existing in the paper and outlooks the key points for the further research. In the end, the paper states that with more and more domestic and overseas scholars emphasizing the study of online public opinion analysis, the research of online public opinion analysis will welcome a new round of developing climax by the promotion and efforts of the experts and professionals from the fields of computer science, information management, public administration and journalism&communication.
     This paper has been funded by the National Natural Science Foundation of China under grant70573082and71073121, the MOE Project of Key Research Institute of Humanities and Social Sciences in Universities under grant08JJD870225and Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department under Grant11C1051.
引文
① 程倩.网络舆情模型构建与网民分析[D].郑州大学硕士学位论文,2011
    ① 人民网.新形势下地方政府应对媒体探析.[2010-12-27].http://media.people.com.cn/GB/22114/44110/189065/13593429.html
    ② 喻国明,杨晓燕.目标设定的兼容与资源配置的优化—试论舆论引导的选择性操作[J].青年记者,1997(6):7-10
    ③ 杜文.浅析转型时期我国的公共及危机管理机制建设[J].法制与社会,2008(3):162-163
    ④ 胡小平.基于CBR的Web式公共危机预警系统研究[D].西安科技大学硕士学位论文,2011:25
    ① 人民网舆情监测室.2012年中国互联网舆情分析报告.[2012-12-25].http://wenku.baidu.com/view/803a2dffba0d4a7302763ad8.html
    ② 张雅蕊.突发公共危机事件中网络舆情的采集机制研究[D].电子科技大学硕士学位论文,2007
    ① (美)马克·斯劳卡著,黄锫坚译.大冲突:赛博空间和高科技对现实的威胁[M].南昌:江西教育出版社,1999
    ① (美)凯斯·桑斯坦著,黄维明译.网络共和国:网络社会中的民主问题[M].上海:上海人民出版社,2003
    ② 刘毅.网络舆情研究概述[M].天津,天津人民出版社,2007
    ③ 美胜洪.我国网络舆情的现状及其引导[J].广西社会科学,2009(1):1-4
    ④ 赵路平,许鑫.浅析公共危机传播中舆情分析研判机制的体系与流程[J].中国浦东干部学院学报,2011(7):99-102
    ⑤ 王国华,曾润喜,方付建.解码网络舆情[M].武汉:华中科技大学出版社,2011
    ① 百度百科:网络舆情.[2013-5-10]. http://baike.baidu.com/view/2143779.htm
    ② 赵瑞华.网络舆论的特征和功能研究[D].暨南大学硕士学位论文,2005
    ③ 曹劲松.网络舆情的基本特点[J].新闻与写作,2009(12):39-40
    ④ 郑萍、薛冰.网络公共舆论的形成机理及其影响政策制定的途径[J].中国行政管理,2009(1):61
    ⑤ 张威.网络舆论形成机制研究——以“王帅事件”为例[J].新闻爱好者,2011(1)34-35
    ⑥ 周如俊.网络舆情:现代思想政治教育的新领域[J].思想理论教育,2005(11):12-25
    ⑦ 项平.公共网络舆情事件研究[M].北京:人民出版社,2012:184-189
    ⑧ 郭昭如.网络舆情对公共政策的影响:以公共维权为视角的分析[D].复旦大学硕士学位论文,2008
    ① 罗娟.网络舆情热点事件中的网民行为研究——以邓玉娇事件为例[D].华中科学技术大学硕十学位论文,2011
    ② 姜胜洪.我国网络传情的现状及其引导[J].广西社会科学,2009(1):1-4
    ③ 王丽平,刘大鹏.开展互联网上舆情控制的方针、对策[J].吉林公安高等专科学校学报,2006(1):109-112
    ④ 吴绍忠,李淑华.互联网络舆情预警机制研究[J].中国人民公安大学学报(自然科学版),2008(3):38-42
    ⑤ 陶建杰.完善网络舆情联动应急机制[J].党政论坛,2007(9):28-30
    ⑥ 张廷.涉腐网络舆情监测干预的现状与路径选择[J].情报杂志,2013(5):11-15,35
    ⑦ 杨秀荣.网络舆情对中国民主政治的影响[D].吉林大学硕士学位论文,2012
    ⑧ 曾润喜,王国华,徐晓琳.高校网络舆情的控制与引导[J].情报理论与实践,2009(11):79-82
    ① 中科天玑网络舆情安全相关领域国际上的研究进展.[2012-5-2].http://www.golaxy.cn
    ② GI. [2012-08-20]. http://www.wjh.harvard.edu/inquirer/
    ③ 电影评论数据集.[2012-08-20].http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/
    ④ Dave K, Lawrence S, Pennock D M. Mining the Peanut Gallery:Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews[C]. In Proceedings of the 12th International World Wide Web Conference. Budapest, Hungary,2003
    ⑤ ReviewSeer.[2011-12-1].http://www.reviewseer.com/
    ⑥ 高嘉鑫.BBS异常事件监控机制之设计.新竹[D]:台湾交通大学硕士学位论文,2004
    ① 龚海军.网络热点话题自动发现技术研究[D].华中师范大学硕士学位论文,2008
    ② 郑魁,疏学明,袁宏水.网络舆情热点信息自动发现方法[J].计算机工程,2010(1):102-106
    ③ 时达明.Blog热点话题发现及其作者声誉度研究[J].大连理工大学硕士学位论文,2007
    ④ 曹树金,陈少驰,陈珏静.网络舆情信息监测研究进展[J].资讯管理研究进展,广州:中山大学出版社,2012
    ⑤ 丁菊玲,勒中坚,王根生.我国网络舆情危机预警研究探讨[J].情报杂志,2010(10):5-8
    ① 胡小平.基于CBR的Web式公共危机预警系统研究[D].西安科技大学硕士学位论文,2010
    ② 刘鹏.城市公共危机预警研究[M].北京:中央编译出版社,2010
    ③ 鲍宗豪,李振.社会预警与社会稳定关系的深化[J].浙江社会科学,2001(4):109-113
    ① 张小明.公共危机预警机制设计与指标体系构建[J].中国行政管理,2006(7):14-19
    ② 刘东鑫.我国城市公共危机管理预警机制问题研究[D].长春工业大学硕士学位论文,2012
    ① 美国ITA计划.[2011-08-20]. http://vilimpoc.org/research/datavis-tia/
    ② Edna Reid、Marc Sageman. The Dark Web Portal Project:Collecting and Analyzing the Presence of Terrorist Groups on the Web. Intelligence and Security Informatics. Springer Berlin,2005
    ① 黄晓斌.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J].情报理论与实践,2009(1):94-99
    ② 李雯靖,许鑫,陈正权.网络舆情指标体系设计与分析[J].情报科学,2009(7):986-991
    ③ 黄鸣刚.公共危机中的网络舆情预警研究——以浙江省为例[M].中国广播电视出版社,2009
    ① 高云燕.论公共危机与政府信息公开[J].软科学,2010(3):48-51
    ① 王德胜.企业危机预警管理模式研究[M].济南:山东人民出版社,2010
    ② 张成福.公共危机管理:全面整合的模式与中国的战略选择[J].中国行政管理,2003(7):6-11
    ③ 胡鞍钢.SARS是一场什么危机[J].瞭望,2003(19):20-22
    ④ 刘霞,向云良.公共危机治理[M].上海:上海交通大学出版社,2010:30
    ⑤ 吕瑛.政府公共危机管理的战略思考[J].内蒙古大学学报(人文社会科学版),2005(2):10-13
    ⑥ 王晓成.论政府公共危机中的政府公共关系[J].上海师范大学学报,2003(6):23-27
    ⑦ 百度百科:国家突发公共事件总体应急预案.[2013-1-10].http://baike.baidu.com/link?url=zAKtzY_Joi6yXB0sxVHYdT6LECBBtb2M-A_ykJHibJpGA5eurEaT6G2xiP5 mO2wzHrYBnTeZIuL2zonpcZBVHa
    ① 薛澜,张强,钟开斌.防范与重构:从SARS事件看转型期中国的危机管理[J].改革,2003(3):5-20
    ② 曹铁兵.公共危机管理体系研究[D].长安大学硕士学位论文,2011
    ③ 钟榴.互联网视角下的公共危机管理研究[D].东华大学硕士学位论文,2012
    ① 宫承波,李珊珊,田园.重大突发事件中的网络舆论[M].北京:中国广播电视出版社,2012:10
    ② 人民网舆情监测室.网络舆情热点面对面[M].北京:新华出版社,2012:8
    ③ 辛立艳.公共危机信息预警系统的构建及响应机制研究[D].吉林大学硕士学位论文,2009:11
    ① 王来华.舆情研究概论[M].天津:天津社会科学院出版社,2003:32
    ② 向杰.网络舆情及其对群体性事件的影响研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2012
    ③ 杜骏飞.中国网络新闻事业管理[M].北京:中国人民大学出版社,2004:216
    ① 刘毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用[J].天津大学学报,2006(7):36-37
    ② 余秀才.网络舆论:起因、流变与引导[M].北京:中国社会科学出版社,2012:16
    ③ 郑傲.网络互动中网民自我意识的研究[M].成都:电子科技大学大学出版社,2009:6
    ④ 饶瑶.“家乐福事件”中网络舆论的形成机制[J].商业文化,2008(7):72
    ① 王子文,马静.网络舆情中的“网络推手”问题研究[J].政治学研究,2011(2):52-56
    ② 百度百科.网络水军.[2012-08-20].http://baike.baidu.com/view/3098178.htm
    ③ 翁文斌.网络舆情演进的周期性特征及其监管体系研究[D].浙江工商大学,2011:15
    ④ 祝华新,单学刚,胡江春.2011年中国互联网舆情分析报告.[2011-12-23].http://yuqing.people.com.cn/GB/16698341.html
    ① 刘毅.网络舆情研究概论[M].天津:天津人民出版社,2007
    ② 张一文,齐佳音,方滨兴等.非常规突发事件网络舆情热度评价体系研究[J].情报科学,2011(9):1418-1424
    ③ 罗姮.社会焦点事件网络舆情演变研究[D].华中科技大学硕士学位论文,2011:11
    ① 杨清波.新媒体环境下突发事件的信息管理和舆论引导[J].新闻知识,2009(1):63-65
    ① 方付建,王国华,徐晓林.突发事件网络舆情“片面化呈现”的形成机理——基于网民的视角[J].情报杂志,2010(4):26-30
    ② 何小文.公共危机事件网络舆情演变研究[D].江西财经大学硕士学位论文,2012:27
    ① 罗姮.社会焦点事件网络舆情演变研究[D].华中科技大学硕士学位论文,2011:18
    ② 曾润喜.我国网络舆情研究与发展现状分析[J].图书馆学研究,2009(8):2-6
    ③ 刘毅.略论网络舆情的概念、特点、表达与传播[J].理论界,2007(1):11-12
    ① 吴建华.基于信息管理的公共危机顶警研究.档案学通讯,2009(3):56-60
    ① 刘康.公共危机与信息预警[D].华中师范大学硕士学位论文,2009:7
    ① 郑德俊.企业危机信息预警机制研究[M].南京:南京大学出版社,2009:24
    ② 宫承波,李珊珊,田园.重大突发事件中的网络舆论——分析与应对的比较视野[M].北京:中国广播电视出版社,2012:118-119
    ② 曲淑华,刘旸.群体性事件网络舆情应对策略研究[J].长春工业大学学报(社会科学版):2013(5):146-148
    ① 丁菊玲,勒中坚,王根生.我国网络舆情危机预警研究探讨[J].情报杂志,2010(10):5-8
    ② 董杨.中美两国网络舆情监管体系比较研究[D].吉林大学硕士学位论文,2013
    ① 李德顺.价值论:一种主体性研究[M].北京:中国人民大学出版社,1987:12.
    ② 阎耀军.城市社会预警基本原理刍议[J].天津社会科学,2003(3):12.
    ③ 余红,黄昌保.加强社会预警促进社会稳定[M].天津:天津社会科学院出版社,1992:32.
    ④ 张小明.公共部门危机管理[M].北京:中国人民大学出版社,2001:150.
    ⑤ 吴建华.基于信息管理的公共危机预警研究.档案学通讯,2009(3):56-60
    ① 张晶晶.我国公共危机预警体系完善问题研究[D].郑州大学硕士学位论文,2010:9
    ① 王廷飞,秦铁辉等.信息分析与决策。北京:北京大学出版社,2010:114
    ① 蔡金亭.英语过渡语中的动涮屈折变化——对情状体优先假设的检验[J].外语教学与研究,2002(2):107-115
    ② 刘小冬.自然语言理解综述[J].统计与信息论坛,2007(2):5-12
    ① 杨伟杰.面向信息内容安全的新闻信息处理技术[M].北京:机械工业出版社,2010:35
    ① 刘红芝.中文分词技术的研究[J].电脑开发与应用.2010(23).1-3
    ① 宋嘎子.网络热点舆情的发现及预警模型研究[D].暨南大学硕士学位论文,2010:5
    ① 庞景安.Web信息采集技术研究与发展[J].情报科学,2009(12):1891-1895
    ① 丁宝琼.网络文本信息采集分析关键技术研究与实现[D].解放军信息工程大学硕士学位论文,2009:21-22
    ② 孙胜平.中文微博客热点话题检测与跟踪技术研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2011:5
    ① 王允.网络舆情数据获取与话题分析技术研究[D].解放军信息工程大学硕士学位论文,2010:11
    ② Yun WANQ Bicheng LI, Chen LIN. Data Extraction from Web Forums Based on Similarity of Page Layout. In Proc. IEEE NLP-KE2009,2009:24-27
    ① 张春元,康耀红,伍小芹.Web新闻自动采集发布系统的设计与实现[J].计算机技术与发展,2009(9):250-253
    ① 能德兰.中文网页褒贬倾向性分类研究[D].郑州大学硕士学位论文,2006:21
    ① 刘强.文本的特征提取及KNN分类优化问题研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2009:4
    庞景安.Web文本特征提取方法的研究与发展[J].情报理论与实践,2006(3):338-341
    ① 刘强.文本的特征提取及KNN分类优化问题研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2009:4
    ② 文本特征提取方法研究[EB/OL].http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d1f33470100scz7.html
    ① 郑庆华,刘均,田锋等.Web知识挖掘:理论、方法与应用[M].北京:科学出版社,2010:4
    ② 张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报科学,2011(4):64-68
    ① 周君.Web文本挖掘关键技术的研究与实现[J].西安电子科技大学硕士学位论文,2009
    ① 张辉.基于本体的语义Web挖掘技术研究[J].电脑开发与应用,2009(2):5-8
    ② 蔡自兴,徐光右.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2004:29-90
    ① 张玉峰,蔡皎洁.基于数据挖掘的Web文本语义分析与标注研究[J].情报理论与实践,2010(2):85-88
    ① 杨洁.基于本体和Apriori算法的语义挖掘技术研究[D].太原理工大学硕士学位论文,2011:10
    ② 董坚峰,胡凤.基于OWL本体的知识表示研究[J].情报理论与实践,2010(9):89-92
    ① PEREZ A G, BENJAMINS V R. Overview of knowledge sharing and reuse components:ontologies and problem-solving methods[C].Proceedings of the IJCAI-99 Workshop on Ontologies and Problem-Solving Methods. Stockholm:Sweden,1999:1-15.
    ② 董坚峰,胡凤.基于OWL本体的知识表示研究[J].情报理论与实践,2010(9):89-92
    ① 杨洁.基于本体和Apriori算法的语义挖掘技术研究[D].太原理工大学硕士学位论文,2011:38
    ① 陶县俊.情感Ontology构建及其网络典情文本倾向分析D].新乡:河南师范大学硕士学位论文,2009
    ② 黄敏.网络舆情中热点挖掘及文本倾向性分析技术的研究[D].合肥工业大学硕士学位论文,2011
    ③ 宋光鹏.文本的情感倾向分析研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008
    ① TUmey P D.Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews[C].Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Philadelphia,2002
    ② 王根,赵军.基于多重标记CRF的句子情感分析研究[C].全国第九届计算语言学学术会议,大连,2007
    ① W. A. Woods.TransitionNetWorkGranmarsforNaturalUnguageAnalysis.CACM,1970,13(10):591-60
    ② 罗亚平.面向网络舆情的中文评论文本情感倾向分析研究[D].东北财经大学硕士学位论文,2010:6
    ③ 杨卉.Web文本观点挖掘及隐含情感倾向的研究[D].吉林大学博士学位论文,2011:11
    ① 曹云翔.情感倾向分析系统VOCA中信息抽取的设计与实现[D].南京大学硕士学位论文,2013:7
    ② 王兰成,徐震.基于情感本体的主题网络舆情倾向性分析[J].信息与控制,2013(1):46-52
    ③ 马海兵,刘永丹,王兰成等.三种文档语义倾向性识别方法的分析与比较[J].现代图书情报技术,2007(4):43-47
    ④ 黄敏.网络舆情中热点挖掘及文本倾向性分析技术的研究[D].合肥工业大学硕士学位论文,2011
    ① 王伟军,蔡国沛.信息分析方法与应用[M].北京:清华大学出版社,2010:12
    ② 查先进.信息分析[M].武汉大学出版社,2011:11
    ③ 朱庆华.信息分析:基础、方法及应用[M].北京:科学出版社,2004:23-27
    ① 卢泰宏.信息分析[M].广州:中山大学出版社,1998:35-38
    ② 李超平,杨福康.政务信息分析:框架与原则[J].情报理论与实践,2001(3):172-174
    ③ 曹树金,陈忆金.网络舆情信息分析与利用的功能与模型研究[J].信息资源管理学报,2011(3):11-19
    ① 邱均平.网络计量学[M].北京:科学出版社,2010
    ② 郭庆光.传播学教程[MJ.北京:中国人民大学出版社,1999:284
    ① 黄晓斌.网络内容分析法在竞争情报研究中的应用[J].图书情报工作,2007(4):34-37,123
    ① 刘毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用[J].天津大学学报(社会科学版),2006(4):307-310
    ① 刘毅.内容析法在网络舆情息分析中的应用[J].天津大学学报(社会科学版),2006(4):307-310
    ② 任立肖,沙勇忠.网络内容分析研究.文献计划与内容分析:长春:吉林科学技术出版社,2005.;98-105
    ③ 李强,刘文,王菁等.内容分析法在食品安全事件分析中的应用[J].食品与发酵工业,2010(1):118-121
    ① 孙瑞英.基于内容分析法的网络舆论信息研究[J].情报科学,2008(12):1818-1823
    ② 邱均平,张洋.网络信息计量学综述[J].高校图书馆工作,2005(1):1-12
    ① 邱均平等.网络计量学[M].北京:科学出版社,2010:32-34
    ① 孙建军,李江.网络信息计量理论、工具与应用[M].北京:科学出版社,2009:36-38
    ① 商慧子.中国省级政府网站的链接分析[D].大连理工大学硕士学位论文,2010:16
    ② 高琰,谷士文.基于链接分析的Web社区发现技术的研究[J].计算机,计算机应用研究,2006(7):183-185
    ③ 李翠.基于链接分析的Web社区发现研究与应用[D].西安理工大学硕士学位论文,2007
    ① 邱均平,宋艳辉.域名分析法的研究——概念、原理、内容与应用[J].图书情报知识,2010(6):72-79
    ① 邱均平,黄晓斌,段宇锋等.网络数据分析[M].北京:北京大学出版社,2004:85-87
    ① 张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报理论与实践,2011(4):64-68
    ① 张玉峰,朱莹.基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究.情报理论与实践,2006(5):563-566.
    ② 涂承胜,鲁明羽,陆玉昌.Web内容挖掘技术研究.计算机应用研究,2003(11):5-10.
    ③ 郭长旺.企业智能化竞争情报系统的构建与运行研究.中国科学技术大学硕士学位论文,2005.
    ① 黄晓斌.网络信息挖掘.北京:电子工业出版社.2005.
    ② 郭长旺.企业智能化竞争情报系统的构建与运行研究.中国科学技术大学硕士学位论文,2005.
    ③ 张玉峰,朱莹.基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究.情报理论与实践,2006(5):563-566.
    ④ 朱莹.基于Web挖掘的企业竞争情报获取研究[D].武汉大学硕士学位论文,2007.
    ① 黄晓斌,赵超.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J].情报科学,2009(1):94-99
    ① 张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报理论与实践,2011(4):64-68
    ② 章成志,张庆国,师庆辉.基于主题聚类的主题数字图书馆构建[J].中国图书馆学报,2008(6):64-69
    ① 申莹.针对确定话题的离散文本舆情聚类与可视化研究[D].武汉理工大学硕士学位论文,2011
    ① 严桂夺.基于主题聚类的网页目录结构构建方法研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2010
    ② 周敏子,周皓峰,王晨等.使用频繁结构提炼网络权威资源[J].计算机研究与发展,2004(10):1615-1620
    ① 郑庆华,刘均,田锋等.Web知识挖掘:理论、方法与应用[M].北京:科学出版社,2010:19
    ② 张阿红.Web链接结构挖掘中HITS算法的分析与改进[D].西北师范大学硕士学位论文,2009
    ③ 王成云,王乐乐.基于页面链接挖掘的Web教育信息检索[J].情报科学,2004(4):475-477,487
    ① 王贤明,谷琼,胡智文.链接分析在网络舆情分析中的应用研究[C].In proceedings of 2010 International Conference on Education Technology and Training (ETT),2010:137-140
    ① 高琰,谷上文.基于链接分析的Web社区发现技术的研究[J].计算机应用研究,2006(7):183-185
    ② 邱均平等.网络汁量学[M].武汉:武汉大学出版社,2010:274
    ① 翟延祥.基于社会网络分析的网络社区信息传播模式研究[D].南京航空航天大学硕士学位论文,2011
    ① 米庆华,李亮.社会网络分析法及其在情报学中的应用[J].情报理论与实践,2008(2):179-183,174
    ② 曾王辉.微博网络的社区发现研究[D].云南大学硕士学位论文,2012
    ① 倪奕.基于维基百科的社会网络分析技术研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2011
    ① 陆洋.基于语义分析的文本挖掘研究[D].浙江工业大学硕士学位论文,2011
    ② 刘恒文.基于网络语义挖掘的舆情监测预警研究[D].武汉理工大学硕士学位论文,2010
    ③ 张文秀,陈伟,朱庆华.基于本体的语义分析过程与方法的研究应用[J].计算机应用研究,2011(3):961-964
    ① Deerwet er S, Dunmaisst, Furnasgw. Indexing by latent semantic analysis [J]. Journal of the American Society for Information Science,1990,41 (6):391-407
    ① 刘霞.基于潜在语义分析的单文本自动摘要方法研究[D].南京邮电大学硕士学位论文,2011
    ① 游春晖.基于语义情感倾向的文本相似度计算[D].电子科技大学硕士学位论文,2005
    ① 王晋,孙涌,王璁玮.基于领域本体的文本相似度算法[J].苏州大学学报(工科版),2011(6):13-18
    ① 谢海光,陈中润.互联网内容及舆情深度分析模式[J].中国青年政治学院学报,2006(3):95-100
    ② 饯爱兵.基于主题的网络舆情分析模型及其实现[J].现代图书情报技术,2008(4):49-55
    ③ 李弼程,林琛,周杰等.网络舆情态势分析模式研究[J].情报科学,2010(7):1083-1088
    ④ 王宏勇.网络舆情热点发现与分析研究[D].西南交通大学硕士学位论文,2011
    ① 洪宇,张宇,刘挺等.话题检测与跟踪的评测及研究综述[J].中文信息学报,2007(6):71-84
    ① 袁吕.基于话题检测与跟踪的话题搜索技术研究[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文,2010:6-7
    ② Gupta C, Grossman R L. Genlc:A Single Pass Generalized Incremental Algorithm for Clustering[C]. In: proceedings of the 2004 SLAM International Conference on Data Mining, Philadelphia 2004:137-153
    ③ 朱恒民,朱卫末.基于Single-Pass的网络话题在线聚类方法研究[j].现代图书情报技术,2011(12):52-57
    ④ 殷风景.面向网络舆情监控的热点话题发现技术研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2010:17
    ① L. Niklasson, M. Boden and S. Ziemke. Self-organization of Very Large Document Collections:State of the Art[C]. Proc. of the 8th International Conference on Artificial Neural Networks,1998:65-74
    ① Shi Jing, Hu Ming, Shi Xin, et al. Text Segmentation Based on Model LDA [J]. Chinese Journal of Computers, 2008(10):1865-1873
    ② 贺亮.基于话题模型的科技文献话题发现与趋势分析[D].上海交通大学硕士学位论文,2012
    ① 殷风景.面向网络舆情监控的热点话题发现技术研究[D].国防科学技术火学硕士学位论文,2010:35-37
    ① 张超.文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008:44
    ② 李小武.网络舆情热点话题自动发现技术的研究与实现[D].昆明理工大学硕士学位论文,2012
    ① NISH P, NEEL S. Scalable and near real-time burst detection from ecommerce queries[C]. In Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining,2008:972-980
    ① 张超.文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008:44
    ① 冯颖.网络舆情敏感话题发现平台的研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2009
    ② 刘霁,周亚东,高峰等.一种基于文本语义的网络敏感话题识别方法[J].深圳信息职业技术学院学报,2011(9):33-37
    ① 陈晓东.基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[D].华中科技大学硕士学位论文,2012
    ① 冯颖.网络舆情敏感话题发现平台的研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2009:55-57
    ② 邓一贵,马雯雯.基于隐含语义分析的微博话题发现方法[J].计算机工程与应用,2012(7)
    ① 张超.文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008:47
    ① 马彬,洪宇,杨雪蓉.基于语义依存线索的事件关系识别方法研究[J].北京大学学报(自然科学版),2012(10):1-8
    ② 姚占雷,许鑫.互联网新闻报道中的突发事件识别研究[J].现代图书情报技术,2011(4):52-57
    ① 夏彦,何琳,潘运来等.基于规则与统计相结合的互联网突发事件识别研究[J].现代图书情报技术,2010(10):65-69
    ② 刘杰.互联网舆情信息搜索与分析技术研究[D].电子科技大学硕士学位论文,2011:29-31
    ① 吴阳珺.用户建模和事件检测技术在论坛监测系统中的研究与应用[D].浙江大学硕士学位论文,2012:20-22
    ① Allan J. Topic detection and tracking:event-based information organization[M].Kluwer Academic Publishers, 2002
    ② 吴阳珺.用户建模和事件检测技术在论坛监测系统中的研究与应用[D].浙江大学硕士学位论文,2012:41-45
    ③ He T,Qu G, Li S. Semi-automatic Hot Event Detection[C]. In Proceeding of 2ed International Conference on Advanced Data Mining and Applications.2006,LNAI4093,1008-1016
    ④ Liang XJ,Chen W, Bu JJ. Bursty Feature Based Topic Detection and Summarization[C]. Computer Engineering and Technology (ICCET),2010,6:249-253
    ⑤ Kleinberg J. Bursty and Hierarchical Structure in Streams[J]. Data Mining and Knowledge Discovery,2003(4): 373-397
    ① 王丫.网络新闻流中热点事件识别与跟踪算法的改进与验证[D].燕山大学硕士学位论文,2010:47
    ② Min-Yen Kan. Web Page Categorization without the Web Page. In Proceedings of the 13th International World Wide Web Conference on Alternate Track Papers & Posters, New York, USA,2004:262-263
    ③ 韩永峰,许旭阳,李弼程等.基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要[J].中文信息学报,2012(1):58-66
    ① Jiang Changjin, Peng Hong, Ma Qianli, et al. Automatic Summarization for Chinese Text Based on Combined Words Recognition and Paragraph Clustering[C]. In proc. of 2010 International Symposium on Intelligent Information Technology and Security Informatics,2010:591-594
    ② 程倩.网络舆情模型构建与网民分析[D].郑州大学硕士学位论文,2011:38
    ① 王国华,张剑,毕帅辉.突发事件网络舆情演变中意见领袖研究——以药家鑫事件为例[J].情报杂志,2011(12):1-5
    ① 肖宇,许炜,夏霖.一种基于情感倾向分析的网络团体意见领袖识别算法[J].计算机科学,2012(2):34-37
    ① 朱洪.面向互联网中文舆情信息的情感倾向分析[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2011:3
    ② 赵亮.文本情感倾向分类方法在评论有用性分析中的实现与应用[D].上海交通大学硕士学位论文,2012
    ① 余红.网络时政论坛舆论领袖研究——以强国社区“中日论坛”为例[M].武汉:华中科技大学出版社,2010:40-42
    ① 王丹.基于网络论坛的舆论领袖发现技术研究[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文,2011:11
    ① Taher H Haveliwala. Topic-sensitive PageRank[C].Proceedings of the 11th International World Wide Web Conference, Honolulu,2002:517-526
    ② Ko Fujimura, Takafumi Inoue, Massayuki Sugisaki. The EigenRumor Algorithm for Ranking Blogs[C]. The 14th Int'1 WWW Conf., Chiba, Japan,2005:12-15
    ③ 刘忠明,刘鲁.微博网络舆情中的意见领袖识别及分析[J].系统工程,2011(6):8-16
    ④ 陈然.网络论坛意见领袖的识别方法与原则[J].媒体时代,2012(9):33-36
    ① 夏霖.BBS中组织拓扑结构研究和意见领袖识别[D].华中科技大学硕士学位论文,2011:12-15
    ② Zhang, J., M. Ackerman, L. Adamic. Expertise networks in online communitiea. structure and algorithms. Proceedings of the 16th International World Wide Web Conference,2007:221-230
    ① 李可.公共危机中的群体行为分析与对策研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2005:1-2
    ② (美)斯蒂芬·P·罗宾斯著,孙建敏等译.组织行为学[M].北京:中国人民大学出版社,2010
    ① 魏玖长,韦玉芳,周磊.群体性突发事件中群体行为的演化态势研究[J].电了科技大学学报(社科版),2011(6)25-30
    ① 李可.公共危机中的群体行为分析与对策研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2005:13
    ② 杨铮.基于流量识别的网络用户行为分析[D].重庆大学硕士学位论文,2009:13-15
    ① 康伟.突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析——基于“11.16校车事故”的实证研究[J].中国软科学,2012(7):169-178
    ② 梁越岭.互联网舆情信息挖掘与群体行为分析[D].武汉理工大学硕士学位论文,2010:27-35
    ③ 百度百科:博客圈子.[2013-8-1].http://baike.baidu.com/link?url=s-sddj0MZ_UJRnoa6uXTNZNRUaa6OvnekmtYx88-VIkqBuCk9BtXNae3C3Xsa YTK9rTVoT4I-fDD8qKILWuFjK
    ① 田野.基于微博平台的事件趋势分析及预测研究[D].武汉大学博士学位论文,2012:71-75
    [1]王德胜.企业危机预警管理模式研究[M].济南:山东人民出版社,2010
    [2]王来华.舆情研究概论[M].天津:天津社会科学院出版社,2003
    [3]项平.公共网络舆情事件研究[M].北京:人民出版社,2012
    [4]杨菁,周文学,赵岩.公共危机事件网络舆情预警机制研究[M].北京:经济科学出版社,2011
    [5]宫承波,李珊珊,田园.重大突发事件中的网络舆论[M].北京:中国广播电视出版社,2012:10
    [6]王国华,曾润喜,方付建.解码网络舆情[M].武汉:华中科技大学出版社,2011
    [7]人民网舆情监测市.如何应对网络舆情?网络舆情分析师手册[M].北京:新华出版社,2011
    [8]李彪.谁在网络中呼风唤雨:网络舆情传播的动力节点和动力机制研究[M].北京:人民日报出版社,2011
    [9]刘毅.网络舆情研究概论[M].天津:天津人民出版社,2007
    [10]丁俊杰,张树庭.网络舆情及突发公共事件危机管理经典案例[M].北京:中共中央党校出版社,2010
    [11](美)刘兵著,俞勇等译.Web数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2009
    [12]Matthew A. Russel]著,师蓉译.社交网站的数据挖掘与分析[M].北京:机械工业出版社,2012
    [13]郑庆华.Web知识挖掘:理论、方法与应用[M].北京:科学出版社,2010
    [14]邱均平,黄晓斌等.网络数据分析[M].北京:北京大学出版社,2004
    [15]张玉峰等.智能信息系统[M].武汉:武汉大学出版社,2008
    [16]王延飞.竞争情报方法[M].北京:北京大学出版社,2007
    [17]化柏林.文本信息分析与全文检索技术[M].北京:科学技术文献出版社,2008
    [18]沙勇忠.信息分析[M].北京:科学出版社,2009
    [19]查先进.信息分析[M].武汉:武汉大学出版社,2011
    [20]刘鹏.城市公共危机预警研究[M].北京:中央编译出版社,2010
    [21]张成福.公共危机管理:理论与实务[M].北京:中国人民大学出版社,2009
    [22]黄鸣刚.公共危机中的网络舆论预警研究:以浙江省为例[M].北京:中国广播电视出版社,2009
    [23]廖为建.公共危机传播管理[M].广州:中山大学出版社,2011
    [24]姜平.公共危机管理与突发事件应对:领导干部和公务员提升应急管理能力的实战指南[M].北京:红旗出版社,2011
    [25]王莉.语义网、社会网络计算与Web资源共享[M].北京:电子工业出版社,2011
    [26]戴维民等.语义网信息组织技术与方法[M].上海:学林出版社,2008
    [27]苏新宁,杨建林,江念南等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.
    [28]Han J W, Kamber M著,范明,孟小峰译.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2004
    [29]江铭虎.自然语言处理[M].北京:高等教育出版社,2006
    [30]杨伟杰.面向信息内容安全的新闻信息处理技术[M].北京:机械工业出版社,2010
    [31]吴渝,唐红,刘洪涛.网络群体智能与突现计算[M].北京:科学出版社,2012
    [32]余红.网络时政论坛舆论领袖研究——以强国社区“中日论坛”为例[M].武汉:华中科技大学出版社,2010
    [33]钟榴.互联网视角下的公共危机管理研究[D].东华大学硕士学位论文,2012
    [34]程倩.网络舆情模型构建与网民分析[D].郑州大学硕士学位论文,2011
    [35]罗姮.社会焦点事件网络舆情演变研究——基于张在元事件的分析[D].华中科技大学硕士学位论文,2011
    [36]高嘉鑫.BBS异常事件监控机制之设计.[D]新竹:台湾交通大学硕士学位论文硕士论文,2004
    [37]龚海军.网络热点话题自动发现技术研究[D].华中师范大学硕士学位论文,2008
    [38]辛立艳.公共危机信息预警系统的构建及响应机制研究[D].吉林大学硕士学位论文,2009
    [39]向杰.网络舆情及其对群体性事件的影响研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2012
    [40]刘康.公共危机与信息预警[D].华中师范大学硕士学位论文,2009
    [41]董杨.中美两国网络舆情监管体系比较研究[D].吉林大学硕士学位论文,2013
    [42]张晶晶.我国公共危机预警体系完善问题研究[D].郑州大学硕士学位论文硕士论文,2010
    [43]丁宝琼.网络文本信息采集分析关键技术研究与实现[D].解放军信息工程大学硕士学位论文,2009
    [44]孙胜平.中文微博客热点话题检测与跟踪技术研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2011
    [45]王允.网络舆情数据获取与话题分析技术研究[D].解放军信息工程大学硕士学位论文,2010
    [46]刘强.文本的特征提取及KNN分类优化问题研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2009
    [47]杨洁.基于本体和Apriori算法的语义挖掘技术研究[D].太原理工大学硕士学位论文,2011
    [48]黄敏.网络舆情中热点挖掘及文本倾向性分析技术的研究[D].合肥工业大学硕士学位论文,2011
    [49]宋光鹏.文本的情感倾向分析研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008
    [50]曹云翔.情感倾向分析系统VOCA中信息抽取的设计与实现[D].南京大学硕士学位论文,2013:7
    [51]李翠.基于链接分析的Web社区发现研究与应用[D].西安理工大学硕士学位论文,2007
    [52]申莹.针对确定话题的离散文本舆情聚类与可视化研究[D].武汉理工大学硕士学位论文,2011
    [53]严桂夺.基于主题聚类的网页目录结构构建方法研究[D].华南理工大学硕士学位论文,2010
    [54]王强.基于Web结构挖掘的敏感社团发现[D].解放军信息工程大学硕士学位论文,2007
    [55]翟延祥.基于社会网络分析的网络社区信息传播模式研究[D].南京航空航天大学硕士学位论文,2011
    [56]曾王辉.微博网络的社区发现研究[D].云南大学硕士学位论文,2012
    [57]倪奕.基于维基百科的社会网络分析技术研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2011
    [58]陆洋.基于语义分析的文本挖掘研究[D].浙江工业大学硕士学位论文,2011
    [59]刘恒文.基于网络语义挖掘的舆情监测预警研究[D].武汉理工大学硕士学位论文,2010
    [60]刘霞.基于潜在语义分析的单文本自动摘要方法研究[D].南京邮电大学硕士学位论文,2011
    [61]袁吕.基于话题检测与跟踪的话题搜索技术研究[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文,2010
    [62]殷风景.面向网络舆情监控的热点话题发现技术研究[D].国防科学技术大学硕士学位论文,2010
    [63]贺亮.基于话题模型的科技文献话题发现与趋势分析[D].上海交通大学硕士学位论文,2012
    [64]张超.文本倾向性分析在舆情监控系统中的应用研究[D].北京邮电大学硕士学位论文,2008
    [65]冯颖.网络舆情敏感话题发现平台的研究[D].北京交通大学硕士学位论文,2009
    [66]吴阳珺.用户建模和事件检测技术在论坛监测系统中的研究与应用[D].浙江大学硕十学位论文,2012
    [67]朱洪.面向互联网中文舆情信息的情感倾向分析[D].国防科学技术大学硕十学位论文,2011
    [68]赵亮.文本情感倾向分类方法在评论有用性分析中的实现与应用[D].上海交通大学硕士学位论文,2012
    [69]王宏勇.网络舆情热点发现与分析研究[D].西南交通大学硕士学位论文,2011
    [70]王丹.基于网络论坛的舆论领袖发现技术研究[D].哈尔滨工业大学硕士学位论文,2011
    [71]夏霖.BBS中组织拓扑结构研究和意见领袖识别[D].华中科技大学硕士学位论文,2011
    [72]杨铮.基于流量识别的网络用户行为分析[D].重庆大学硕士学位论文,2009
    [73]宋嘎子.网络热点舆情的发现及预警模型研究[D].暨南大学硕士学位论文,2010
    [74]罗亚平.面向网络舆情的中文评论文本情感倾向分析研究[D].东北财经大学硕士学位论文,2010
    [75]杨卉.Web文本观点挖掘及隐含情感倾向的研究[D].吉林大学博士学位论文,2011
    [76]田野.基于微博平台的事件趋势分析及预测研究[D].武汉大学博士学位论文,2012
    [77]吴苑斌.情感倾向分析中的结构化方法[D].复旦大学博士学位论文,2012
    [78]林敏.网络舆情:影响因素及其作用机制研究[D].浙江大学博士学位论文,2013
    [79]杨创新.基于机器学习的高性能中文文本分类研究[D].华南理工大学博士学位论文,2009
    [80]杜文.浅析转型时期我国的公共及危机管理机制建设[J].法制与社会,2008(3):162-163
    [81]曹劲松.网络舆情的基本特点[J].新闻与写作,2009(12):39-40
    [82]张威.网络舆论形成机制研究——以“王帅事件”为例[J].新闻爱好者,2011(1)34-35
    [83]吴绍忠,李淑华.互联网络舆情预警机制研究.中国人民公安大学学报(自然科学版),2008(3):38-42
    [84]张廷.涉腐网络舆情监测干预的现状与路径选择[J].情报杂志,2013(5):11-15,35
    [85]曾润喜,王国华,徐晓琳.高校网络舆情的控制与引导[J].情报理论与实践,2009(11):79-82
    [86]郑魁,疏学明,袁宏水.网络舆情热点信息自动发现方法[J].计算机工程,2010(1):102-106
    [87]曹树金,陈少驰,陈珏静.网络舆情信息监测研究进展[J].资讯管理研究进展,广州:中山大学出版社,2012
    [88]丁菊玲,勒中坚,王根生.我国网络舆情危机预警研究探讨[J].情报杂志,2010(10):5-8
    [89]黄晓斌.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J].情报理论与实践,2009(1):94-99
    [90]刘毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用[J].天津大学学报,2006(7):36--37
    [91]王子文,马静.网络舆情中的“网络推手”问题研究[J].政治学研究,2011(2):52-56
    [92]张一文,齐佳音,方滨兴等.非常规突发事件网络舆情热度评价体系研究[J].情报科学,2011(9):1418-1424
    [93]杨清波.新媒体环境下突发事件的信息管理和舆论引导[J].新闻知识,2009(1):63-65
    [94]方付建,王国华,徐晓林.突发事件网络舆情“片面化呈现”的形成机理——基于网民的视角[J].情报杂志,2010(4):26-30
    [95]刘毅.略论网络舆情的概念、特点、表达与传播[J].理论界,2007(1):11-12
    [96]吴建华.基于信息管理的公共危机预警研究.档案学通讯,2009(3):56-60
    [97]曲淑华,刘肠.群体性事件网络舆情应对策略研究[J].长春工业大学学报(社会科学版):2013(5):146-148
    [98]吴建华.基于信息管理的公共危机预警研究.档案学通讯,2009(3):56-60
    [99]庞景安.Web信息采集技术研究与发展[J].情报科学,2009(12):1891-1895
    [100]张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报科学,2011(4):64-68
    [101]曾润喜.我国网络舆情研究与发展现状分析[J].图书馆学研究,2009(8):2-6
    [102]张辉.基于本体的语义Web挖掘技术研究[J].电脑开发与应用,2009(2):5-8
    [103]张玉峰,蔡皎洁.基于数据挖掘的Web文本语义分析与标注研究[J].情报理论与实践,20a10(2):85-88
    [104]董坚峰,胡凤.基于OWL本体的知识表示研究[J].情报理论与实践,2010(9):89-92
    [105]王根,赵军.基于多重标记CRF的句子情感分析研究[C].全国第九届计算语言学学术会议,大连,2007
    [106]王兰成,徐震.基于情感本体的主题网络舆情倾向性分析[J].信息与控制,2013(1):46-52
    [107]马海兵,刘永丹,王兰成等.三种文档语义倾向性识别方法的分析与比较[J].现代图书情报技术,2007(4):43-47
    [108]李超平,杨福康.政务信息分析:框架与原则[J].情报理论与实践,2001(3):172-174
    [109]曹树金,陈忆金.网络舆情信息分析与利用的功能与模型研究[J].信息资源管理学报,2011(3):11-19
    [110]郭庆光.传播学教程[MJ.北京:中国人民大学出版社,1999:284
    [111]黄晓斌.网络内容分析法在竞争情报研究中的应用[J].图书情报工作,2007(4):34-37,123
    [112]刘毅.内容分析法在网络舆情信息分析中的应用[J].天津大学学报(社会科学版),2006(4):307-310
    [113]邱均平等.网络计量学[M].北京:科学出版社,2010:32-34
    [114]高琰,谷士文.基于链接分析的Web社区发现技术的研究[J].计算机应用研究,2006(7):183-185
    [115]邱均平,宋艳辉.域名分析法的研究——概念、原理、内容与应用[J].图书情报知识,2010(6):72-79
    [116]张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报理论与实践,2011(4):64-68
    [117]涂承胜,鲁明羽,陆玉昌.Web内容挖掘技术研究.计算机应用研究,2003(11):5-10
    [118]黄晓斌,赵超.文本挖掘在网络舆情信息分析中的应用[J].情报科学,2009(1):94-99
    [119]张玉峰,何超.基于Web挖掘的网络舆情智能分析研究[J].情报理论与实践,2011(4):64-68
    [120]章成志,张庆国,师庆辉.基于主题聚类的主题数字图书馆构建[J].中国图书馆学报,2008(6):64-69
    [121]王成云,王乐乐.基于页面链接挖掘的Web教育信息检索[J].情报科学,2004(4):475-477,487
    [122]高琰,谷士文.基于链接分析的Web社区发现技术的研究[J].计算机应用研究,2006(7):183-185
    [123]朱庆华,李亮.社会网络分析法及其在情报学中的应用[J].情报理论与实践,2008(2):179-183,174
    [124]张文秀,陈伟,朱庆华.基于本体的语义分析过程与方法的研究应用[J].计算机应用研究,2011(3):961-964
    [125]王晋,孙涌,王璁玮.基于领域本体的文本相似度算法[J].苏州大学学报(工科版),2011(6):13-18
    [126]谢海光,陈中润.互联网内容及舆情深度分析模式[J].中国青年政治学院学报,2006,(3):95-100
    [127]钱爱兵.基于主题的网络舆情分析模型及其实现[J].现代图书情报技术,2008,(4):49-55
    [128]仲兆满,刘宗田,周文等.事件关系表示模型[J].中文信息学报,2009(6):56-60
    [129]李弼程,林琛,周杰等.网络舆情态势分析模式研究[J].情报科学,2010(7):1083-1088
    [130]洪宇,张宇,刘挺等.话题检测与跟踪的评测及研究综述[J].中文信息学报,2007,21(6):71-84
    [131]韩永峰,许旭阳,李弼程等.基于事件抽取的网络新闻多文档自动摘要[J].中文信息学报,2012(1):58-66
    [132]马彬,洪宇,杨雪蓉.基于语义依存线索的事件关系识别方法研究[J].北京大学学报(自然科学版),2012(10):1-8
    [133]姚占雷,许鑫.互联网新闻报道中的突发事件识别研究[J].现代图书情报技术,2011(4):52-57
    [134]夏彦,何琳,潘运来等.基于规则与统计相结合的互联网突发事件识别研究[J].现代图书情报技术,2010(10):65-69
    [135]刘杰.互联网舆情信息搜索与分析技术研究[J].电子科技大学,2011:29-31
    [136]王国华,张剑,毕帅辉.突发事件网络舆情演变中意见领袖研究——以药家鑫事件为例[J].情报杂志,2011(12):1-5
    [137]肖宇,许炜,夏霖.一种基于情感倾向分析的网络团体意见领袖识别算法[J].计算机科学,2012(2):34-37
    [138]刘志明,刘鲁.微博网络舆情中的意见领袖识别及分析[J].系统工程,2011(6):8-16
    [139]魏玖长,韦玉芳,周磊.群体性突发事件中群体行为的演化态势研究[J].电子科技大学学报(社科版),2011(6):25-30
    [140]Edna Reid, Marc Sageman. The Dark Web Portal Project:Collecting and Analyzing the Presence of Terrorist Groups on the Web:Intelligence and Security Informatics[M]. Springer, Berlin,2005
    [141]W.A. Woods.Transition Net Work Granmars for Natural Unguage Analysis[J]. Communications of the ACM,1970 (10):59-60
    [142]Deerweter S, Dunmaisst, Furnasgw. Indexing by latent semantic analysis [J]. Journal of the American Society for Information Science,1990 (6):391-407
    [143]Allan J. Topic detection and tracking:event-based information organization [M]. Kluwer Academic Publishers,2002
    [144]Kleinberg J. Bursty and Hierarchical Structure in Streams[J]. Data Mining and Knowledge Discovery,2003 (4):373-397
    [145]John A. Fortunato, Making media content:the influence of constituency groups on mass media [M]. Lawrence Erlbaum Associates,2005
    [146]Thelwall Mike. Data Mining Emotion in Social Network Communication:Gender Differences in MySpace[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2010(1):190-199
    [147]Shi Jing, Hu Ming, Shi Xin, et al. Text Segmentation Based on Model LDA [J]. Chinese Journal of Computers,2008 (10):1865-1873
    [148]Wojcieszak, Magdalena E, Deliberative and Participatory Democracy? Ideological Strength and the Processes Leading from Deliberation to Political Engagement[J].International Journal of Public Opinion Research,2010(2):154-180
    [149]H. Wang, S.L. Yang, The Application of Link Analysis in the Evaluation of Top Rank Enterprises in China[J]. Journal of Intelligence,2010(3):48-52
    [150]W Lam, H Meng, K Wong, et al. Using contextual analysis for news event detection[J].International Journal of Intelligent Systems,2001 (4):525-546
    [151]Wu Y, Yao Y, Wang L. A novel emergence model of public opinion based on small-world network. Journal of Key Engineering Materials,2011(3):474-476
    [152]Dave Kusha, lLawrence, Steve, Pennock David M. Mining the peanut gallery:Opinion extraction and semantic classification of product reviews[C]. In:Proceedings of the 12th International Conference on World Wide Web,2003:519-528
    [153]Wang Yun, Li Bicheng, Lin Chen.Data extraction from web forums based on similarity of page layout[C]. In:Proceedings of 2009 International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering,2009:24-27
    [154]EREZ A G, BENJAMINS V R. Overview of knowledge sharing and reuse components: ontologics and problem-solving methods[C]. In:Proceedings of the IJCAI-99 Workshop on Ontologics and Problem-Solving Methods,1999:1-15
    [155]Peter D. Turney. Thumbs up or thumbs down? Semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews[C].In:Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,2002:417-424
    [156]L. Niklasson, M. Boden, S. Ziemke. Self-organization of Very Large Document Collections: State of the Art[C]. In:Proceedings of the 8th International Conference on Artificial Neural Networks,1998:65-74
    [157]He T, Qu G, Li S. Semi-automatic Hot Event Detection[C]. In:Proceeding of 2nd International Conference on Advanced Data Mining and Applications,2006:1008-1016
    [158]Liang XJ, Chen W, Bu JJ. Bursty Feature Based Topic Detection and Summarization[C]. In: Proceeding of the 3rd International Conference on Computer Engineering and Technology, 2010:249-253
    [159]Min-Yen Kan. Web Page Categorization without the Web Page[C]. In:Proceedings of the 13th International World Wide Web Conference on Alternate Track Papers & Posters, 2004:262-263
    [160]Ko Fujimura, Takafumi Inoue, Massayuki Sugisaki. The EigenRumor Algorithm for Ranking Blogs[C]. In:Proceedings of The 14th International World Wide Web Conference,2005: 12-15
    [161]Zhang, J., M. Ackerman, and L. Adamic. Expertise networks in online communities: structure and algorithms[C]. In:Proceedings of the 16th International World Wide Web Conference,2007:221-230
    [162]Jiang Yang, Scott Counts. Predicting the Speed, Scale, and Range of Information Diffusion in Twitter[C]. In:Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media,2010:431-434
    [163]Xiaomeng Wu, IchiroIde, Shin'ichi Satoh. Grasp the Development and Dependencies of News Stories. Lecture Notes in Computer Science[C]. In:Proceedings of Advances in Multimedia Information (PCM 2009) and the 10th Pacific Rim Conference on Multimedia, 2009:755-766
    [164]Yessenalina Ainur and Cardie Claire, Compositional Matrix-Space Models for Sentiment Analysis[C]. In:Proceedings of the 2011 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,2011:172-182
    [165]Gamon Michael, Sentiment classification on customer feedback data:noisy data, large feature vectors, and the role of linguistic analysis[C]. In:Proceedings of the 8th International Conference on Computer Linguistics,2004:841-847
    [166]Sandip Debnath, Prasenjit Mitra, C. Lee Giles. Automatic Extraction of Informative Blocks from WebPages[C]. In:Proceedings of the 2005 ACM symposium on Applied computing, 2005:1722-1726
    [167]D.Cohn, H.Chang. Learning to probabilistically identify authoritative documents[C]. In: Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning, Stanford University, 2000:167-174
    [168]vanderWende L, BankoM, Menezes A. Event-Centric Summary Generation[C]. In: Proceedings of the Human Language Technology and North American Association for Computational Linguistics Conference,2003:127-132
    [169]Li Zhiwei, WangBin, Li Mingjing, et al. A Probabilistic Model for Retrospective News Event Detection[C]. In:Proceedings of the 28th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval,2005:106-113
    [170]Bollegala D, Matsuo Y, Ishizuka M. Measuring the Similarity Between Implicit Semantic Relation Using Web Search Engines [C]. In:Proceedings of the 2nd ACM International Conference on Web Search and Data Mining,2009:104-113
    [171]Qi He, Chang Kuiyu, Lim Ee-Peng. Analyzing feature Trajectories for event detection[C]. In: Proceedings of the 30th Annual International ACM SIGIR Conference,2007:207-214
    [172]Du Y Y, Wu W, HeYX, et al. Microblog Bursty Feature Detection Based on Dynamics Model [C]. In:Proceedings of the International Conference on Systems and Informatics, 2012:2304-2308
    [173]Gupta C, Grossman R L. Genlc:A Single Pass Generalized Incremental Algorithm for Clustering[C]. In:proceedings of the 2004 SLAM International Conference on Data Mining, 2004:137-153
    [174]NISH P, NEEL S. Scalable and near real-time burst detection from ecommerce queries[C]. In: Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining,2008:972-980
    [175]Jiang Changjin, Peng Hong, Ma Qianli, et al. Automatic Summarization for Chinese Text Based on Combined Words Recognition and Paragraph Clustering[C]. In:Proceedings of 2010 International Symposium on Intelligent Information Technology and Security Informatics,2010:591-594
    [176]Zeng Jianping, Zhang Shiyong, Wu, Chengrong, et al. Predictive Model for Internet Public Opinion[C].In Proceedings of Fourth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery,2007:7-11
    [177]Malik Muhammad Saad Missen, Mohand Boughanem. Sentence-level opinion-topic association for opinion detection in blogs[C]. In:Proceedings of International Conference on Advanced Information Networking and Applications,2009:733-737
    [178]Kumar K.M.Anil, Suresha.Sentiment dictionary for effective detection of web users' opinion[C]. In:Proceedings of the 2012 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics,2012:8-15
    [179]Taher H Haveliwala. Topic-sensitive PageRank[C].In:Proceedings of the 11th International World Wide Web Conference,2002:517-526
    [180]中国舆情网.[2013-1-10].http://www.xinhuapo.com/
    [181]中国舆情在线.[2013-1-10].http://www.yuqingol.com/index.html
    [182]新华网舆情在线.[2013-1-10].http://www.xinhuanet.com/yuqing/
    [183]天津市社会科学院舆情研究所.[2013-1-10].http://www.tass-tj.org.cn/yuqingyanjiusuo/Pages/shouye.aspx
    [184]CNNIC.第32次中国互联网络发展状况统计报告.[2013-7-17].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201307/t20130717_40664.htm
    [185]祝华新,单学刚,胡江春.2011年中国互联网舆情分析报告(全文).[2011-12-23].http://yuqing.people.com.cn/GB/16698341.html
    [186]人民网.人民网舆情监测室发布《2012年中国互联网舆情分析报告》[2013-1-10].http://yuqing.people.com.cn/n/2012/1221/c210123-19974822.html
    [187]网络舆情报告的三大基本原则.[2013-1-10].http://www.douban.com/note/130523587/
    [188]千龙网.网络舆情分析师约200万在党政宣传、网站任职.[2013-8-10].http://beijing.qianlong.com/3825/2013/10/03/5884%409008621.htm
    [189]中国网.胡锦涛强调掌控网络舆论主导权.[2013-1-10].http://www.china.com.cn/review/txt/2007-01/26/content_7716295.htm
    [190]国外前五大网络舆情监控系统.[2011-01-19].http://www.douban.com/note/130367686/
    [191]中国经济网.政府城市重大危机应急管理中的问题与对策——以北京7.21大暴雨为案例视角.[2013-1-10]. http://views.ce.cn/view/ent/201211/28/t20121128_23886894.shtml
    [192]人民网.[2010-12-27].新形势下地方政府应对媒体探析.http://media.people.com.cn/GB/22114/44110/189065/13593429.html
    [193]凤凰网.网络舆情分析师受追捧,单位组团报考技能证书.[2013-10-1].http://job.yuanlin.com/guiddetail/7990.htm
    [194]中科天玑网络舆情安全相关领域国际上的研究进展.[2012-5-2].http://www.golaxy.cn
    [195]TRS互联网舆情管理系统白皮书[2013-8-10].http://www.trs.com.cn
    [196]新浪徽博.[2013-1-10].http://weibo.com/
    [197]腾讯微博.[2013-1-10].http://t.qq.com
    [198]百度百科:国家突发公共事件总体应急预案.[2013-1-10].http://baike.baidu.com/link?url=zAKtzY_Joi6yXB0sxVHYdT6LECBBtb2M-A_ykJHibJpG A5eurEaT6G2xiP5mO2wzHrYBnTeZIuL2zonpcZBVHa
    [199]百度百科:博客圈子.[2013-8-1].http://baike.baidu.com/link?url=s-sddj0MZ_UJRnoa6uXTNZNRUaa6OvnekmtYx88-V1kq BuCk9BtXNae3C3XsaYTK9rTVoT4I-fDD8qKILWuFjK
    [200]美国ITA计划[2011-08-20].http://vilimpoc.org/research/datavis-tia/
    [201]文本特征提取方法研究.[2013-1-10].http://blog.sina.com.cn/s/blog_4dlf33470100scz7.html
    [202]电影评论数据集.[2012-08-20].http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/
    [203]GI. [2012-08-20].http://www. wjh.harvard.edu/inquirer/
    [204]北京拓尔思信息技术股份有限公司.[2013-1-10].http://www.trs.com.cn/
    [205]方正智思智能分析系统.[2013-1-10].http://www.founder.com.cn/zh-cn/Products/201106/show20110601143203.htm
    [206]twelvefoldmedia. [2013-1-10].http://www.twelvefold.com/
    [207]尼尔森舆情系统.[2013-1-10].http://cn.nielsen.com/products/index.shtml
    [208]谷尼舆情软件.[2013-1-10].http://www.goonie.cn/
    [209]军犬网络舆情监测软件.[2013-1-10].http://www.54yuqing.com/
    [210]StatPac Survey Software. [2013-1-10]. http://www.statpac.com/
    [211]Polls:Text Analytics. [2012-3-15]. http://www.kdnuggets.com/polls/2009/text-analytics-use.htm
    [212]WordNet Homepage. [2011-12-30]. http://wordnet.princeton.edu/
    [213]Description of OIL. [2011-12-15]. http://www.ontoknowledge.org/oil/oilhome.shtml
    [214]汉语分词系统ICTCLAS. [2011-12-30]. http://www.ictclas.org/
    [215]语言技术平台.[2011-12-30]. http://ir.hit.edu.cn/demo/ltp
    [216]http://www.socialmediaexaminer.com/top-10-social-media-blogs-the-2013-winners/
    [217]http://socialmediatoday.com/
    [218]http://socialnetworking-weblog.com/
    [219]http://twitter.github.io/

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