互联网态势智能分析


互联网态势智能分析

1、 目标

​ 围绕心理战、舆论战中互联网态势智能分析需求,开展基于大数据分析的互联网群体决策分析与干预机制研究。基于舆情数据小样本学习算法,构建网络特定领域舆情群体倾向的预测与分析模型。

2、 课题主要内容

​ 通过对网络特定领域中视频、图像、文本等多源异构舆情数据进行采集,通过多特征维度分析,挖掘影响网络群体舆情倾向的关键影响因子,包括网络用户个体属性、社交用户群体属性等。构建舆情相关的网络群体精准画像,支持从基本属性层、网络行为层、网络认证层、社交关系层对网络用户群体进行画像

学 期 完成目标 考核和评定 教学实施
3 (1)国内外研究现状、发展趋势和知识产权状况分析 (2)了解大数据采集方法,包括日志数据和网络数据的采集。 (3)掌握互联网数据采集的原理和网络爬虫技术 综合设计I总结报告; 答辩 每周定期辅导; 小组交流讨论
4 (1)了解大数据预处理技术,以及常用数据预处理的方法。 (2)掌握常用的数据分析算法和数据的可视化技术 (3)实现基于某一主题的互联网数据的分析算法。 综合设计II总结报告; 答辩 每周定期辅导; 小组交流讨论
5 (1) 采集公共事件的多维度网络舆情数据特征,分析挖掘影响网络群体舆情倾向的关键影响因子,构建与重大突发事件舆情相关的网络群体精准画像。 (2) 采用生成对抗网络构造互联网舆情信息传播模型,研究多源异质信息对网络舆情传播的影响程度。 (3) 利用量子纠缠和量子游走理论,研究舆情信息传播路径形成的原因,进而设计舆情引导干预机制,并对干预效果进行评估。 综合设计III总结报告; 答辩 每周定期辅导; 小组交流讨论

大二上


文章作者: Darren
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