【摘 要】
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随着微博、社交网站、移动互联网的快速兴起,网民通过信息网络获取信息、表达诉求和公共参与日益增多,舆情监测和引导面临的挑战日益严峻.针对移动社交网络环境下舆情态势感
【机 构】
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中国科学院上海高等研究院; 上海交通大学中美物流研究院; 华东理工大学信息科学与工程学院;
【基金项目】
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上海市科学技术委员会课题(批准号:12ZR1415200,14DZ1119100);国家自然科学基金(批准号:61271349);中国科学院战略性先导科技专项(批准号:XDA06010800);智慧城市综合运营服务平台(批准号:Y342341E01)资助项目
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随着微博、社交网站、移动互联网的快速兴起,网民通过信息网络获取信息、表达诉求和公共参与日益增多,舆情监测和引导面临的挑战日益严峻.针对移动社交网络环境下舆情态势感知存在的问题,本文提出了智能态势感知方法.智能态势感知结合了层级时序记忆,提取的信息流特征更适合于不确定性高的无标度信息动态环境,能够有效降低历史虚警数据的干扰;基于自学习的鲁棒特征筛选方法,实现了对提取节点数据特征的自动筛选,并在部署移动社交网络服务器应用的环境中以及无人值守的业务情景中实现了态势感知数据的自动汇聚;构建了态势知识库,使态势特征更加鲁棒,不因小世界网络拓扑的动态改变而丢失特征或造成虚警,使态势感知更适用于小世界网络环境;提出了空检验矩阵,对态势可视化结果进行精练并剔除错误匹配点,具有加速态势可视化的特点.随着移动社交网络环境的发展成熟和网络用户的成倍增长,智能态势感知为进一步提升应急信息平台的智能化程度、实现有效的舆情监测提供保障.
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