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第1章 初探网络舆论1

1.1 舆论学相关研究1

1.1.1 舆论学基础1

1.1.2 网络舆论概念的形成3

1.1.3 网络舆论引导3

1.1.4 方兴未艾的网络舆论引导研究4

1.2 网络舆论的形成9

1.2.1 网络舆论客体的公共性9

1.2.2 网络舆论主体的复杂性10

1.2.3 网络舆论的传播模式11

1.2.4 网络舆论的形成条件13

1.2.5 网民态度的表现分类17

1.3 网络舆论的信息失真19

1.3.1 舆论环境的虚拟性19

1.3.2 始作俑者的假意19

1.3.3 公众成见的存在20

1.3.4 大众媒体的介入21

1.3.5 暴力语言引发的失控21

1.3.6 社会环境的作用22

1.4 网络舆论的特性分析23

1.4.1 即时监督性23

1.4.2 相对匿名性24

1.4.3 开放互动性25

1.4.4 偶然突发性26

1.4.5 “领袖”权威性27

1.4.6 大众盲从性28

1.4.7 群体“极化”性29

1.4.8 预测可能性30

1.4.9 预警必要性30

1.4.10 引导可行性31

第2章 网络舆论引导相关技术33

2.1 聚焦网络舆论领袖的网络爬虫技术33

2.1.1 聚焦网络爬虫技术33

2.1.2 网络爬虫的爬行策略34

2.1.3 网页分析算法35

2.2 面向热点话题发现的文本聚类技术36

2.2.1 文本聚类的数学描述36

2.2.2 文本的特征抽取模型37

2.2.3 相似度计算方法37

2.2.4 基于文本聚类分析的话题提取方法38

2.3 网络舆情倾向性分析的相关理论与技术40

2.3.1 基于语义的网络舆情倾向性分析方法40

2.3.2 基于机器学习的网络舆情倾向性分析方法40

2.3.3 基于支持向量机的网络舆情倾向性分析41

2.3.4 基于K最近邻方法的网络舆情倾向性分析42

2.3.5 基于N-gram方法的网络舆情倾向性分析43

2.4 网络舆论传播可视化技术44

2.4.1 关于信息可视化的研究45

2.4.2 层级化传播路径45

2.4.3 面向网络舆论领袖的可视化模型46

2.4.4 可视化模型的实现流程48

第3章 网络舆论领袖与影响力计算49

3.1 舆论领袖研究概述49

3.1.1 舆论领袖的相关概念关系界定50

3.1.2 舆论领袖的分类50

3.1.3 网络舆论领袖的研究现状51

3.1.4 舆论领袖的应用过程53

3.2 舆论领袖的基本特征及其测量方法55

3.2.1 传统舆论领袖的基本特征55

3.2.2 现代网络舆论领袖的基本特征56

3.2.3 传统舆论领袖测量方法57

3.2.4 网络舆论领袖测量方法59

3.3 网络舆论领袖的影响力计算模型59

3.3.1 基于内容的影响力计算模型59

3.3.2 基于链接分析的影响力计算模型61

3.3.3 评价指标与皮尔逊（Pearson）相关系数63

3.3.4 基于NodeXL的节点重要性评价指标64

3.3.5 简单影响力扩散模型65

第4章 网络舆论领袖的发现与筛选模型69

4.1 BBS舆论领袖发现模型69

4.1.1 数据获取70

4.1.2 BBS网页基本信息抽取70

4.1.3 BBS网页聚类72

4.1.4 基于高权重词集的BBS舆论领袖发现技术73

4.1.5 基于随机游走的BBS舆论领袖发现技术75

4.2 BBS舆论领袖发现模型合理性测试和分析77

4.2.1 单帖实验验证模型合理性78

4.2.2 版块实验验证模型合理性83

4.2.3 计算结果评估84

4.2.4 舆论领袖地位稳定性分析88

4.2.5 帖子生命周期分析89

4.3 网络舆论领袖筛选模型及其评价91

4.3.1 论坛舆论领袖筛选模型92

4.3.2 基于简单语料的影响力阶梯式评价方法95

4.3.3 基于舆论领袖网络统计属性特征的评价技术98

4.3.4 舆论领袖综合评价100

4.4 网络舆论领袖筛选模型实现及实验结果分析101

4.4.1 网络舆论领袖筛选的模块化实验过程及测试环境101

4.4.2 舆论领袖筛选的模块化实现102

4.4.3 基于语料的评价算法实现104

4.4.4 基于网络统计属性特征的评价算法实现106

4.4.5 舆论领袖筛选实验结果分析110

第5章 网络舆情倾向性分析系统设计与实现117

5.1 研究现状分析117

5.1.1 网络舆情研究现状118

5.1.2 网络舆情倾向性研究现状119

5.1.3 存在的问题120

5.2 跨领域舆情倾向性分析技术121

5.2.1 多任务迁移学习122

5.2.2 Markov逻辑网124

5.2.3 基于Markov逻辑网的迁移学习129

5.2.4 跨领域舆情倾向性分析的关键理论研究130

5.2.5 不确定超图的概念和相关定义131

5.2.6 一个大型的不确定超图频繁子图挖掘相关定义132

5.2.7 不确定超图复杂性证明133

5.2.8 近似算法设计137

5.3 网络舆情倾向性分析系统设计139

5.3.1 Alchemy系统软件包139

5.3.2 系统设计思想140

5.3.3 模块描述140

5.4 网络舆情倾向性分析系统实现143

5.4.1 系统环境143

5.4.2 数据预处理143

5.4.3 系统的实现145

5.4.4 舆情倾向性分析结果149

第6章 网络社区舆论引导系统设计与实现152

6.1 面向网络社区舆论引导系统的爬虫设计152

6.1.1 爬虫主要模块设计152

6.1.2 多通道爬虫设计154

6.2 多通道信息采集技术运用155

6.2.1 网页正文提取156

6.2.2 网站通道内容采集156

6.2.3 博客通道内容采集158

6.2.4 BBS通道内容采集160

6.2.5 微博通道内容采集163

6.2.6 信息采集单机吞吐量实验165

6.3 图形验证码识别技术运用169

6.3.1 图形验证码识别的研究现状169

6.3.2 图形验证码识别步骤170

6.3.3 图形验证码识别测试实验179

6.4 话语复述技术运用180

6.4.1 话语复述研究现状180

6.4.2 逆向最大匹配算法181

6.4.3 同义词替换183

6.5 网络社区发布技术运用184

6.6 系统总体结构及模块设计186

6.6.1 精品语料采集模块187

6.6.2 小号语料采集模块187

6.6.3 虚拟人物培养模块188

6.6.4 话语复述模块189

6.6.5 虚拟人物舆论引导模块189

6.6.6 账号管理模块190

6.6.7 配置文件管理模块191

6.7 系统功能测试191

6.7.1 网络社区中帖子人工置顶测试191

6.7.2 人物影响力比较192

参考文献194