| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 课题来源及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论研究 | 第14-21页 |
| 2.1 舆情的概念 | 第14-15页 |
| 2.2 网络舆情的概念及特点 | 第15-17页 |
| 2.2.1 网络舆情的概念 | 第15-16页 |
| 2.2.2 网络舆情的特点 | 第16-17页 |
| 2.3 突发事件与网络舆情 | 第17-20页 |
| 2.3.1 突发事件的概念及特点 | 第17-19页 |
| 2.3.2 突发事件与网络舆情的关系 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 突发事件网络舆情指标体系研究 | 第21-33页 |
| 3.1 网络舆情指标体系研究现状 | 第21-22页 |
| 3.2 建立网络舆情指标体系的必要性 | 第22页 |
| 3.3 网络舆情指标体系的设计 | 第22-32页 |
| 3.3.1 舆情指标体系的设计原则 | 第22-23页 |
| 3.3.2 舆情指标体系的框架 | 第23页 |
| 3.3.3 舆情指标内涵及量化 | 第23-28页 |
| 3.3.4 舆情指标权重计算 | 第28-31页 |
| 3.3.5 舆情指标体系分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 舆情网民的情感倾向性分析技术研究 | 第33-44页 |
| 4.1 文本情感倾向性分析技术研究现状 | 第33-34页 |
| 4.1.1 词汇情感倾向性分析 | 第33页 |
| 4.1.2 句子情感倾向性分析 | 第33-34页 |
| 4.1.3 篇章情感倾向性分析 | 第34页 |
| 4.2 基于情感词汇与语义模式的情感倾向性分析 | 第34-39页 |
| 4.2.1 相关词典及语义模式库构建 | 第35-36页 |
| 4.2.2 词汇情感倾向性判断 | 第36-38页 |
| 4.2.3 语义模式的影响 | 第38页 |
| 4.2.4 舆情网民的情感倾向性判定算法 | 第38-39页 |
| 4.3 舆情情感倾向性分析模型设计 | 第39-40页 |
| 4.4 实验与分析 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 突发事件网络舆情威胁估计研究 | 第44-72页 |
| 5.1 研究现状分析 | 第44-46页 |
| 5.1.1 舆情威胁估计研究现状 | 第44-45页 |
| 5.1.2 经典的威胁估计方法 | 第45-46页 |
| 5.2 基于 BP 神经网络的网络舆情威胁估计模型 | 第46-58页 |
| 5.2.1 模糊评价理论概述 | 第47-48页 |
| 5.2.2 BP 神经网络的基本原理 | 第48-49页 |
| 5.2.3 基于模糊综合评价法的威胁估计样本训练方法 | 第49-52页 |
| 5.2.4 基于 BP 神经网络的网络舆情威胁估计模型 | 第52-58页 |
| 5.3 实例分析与仿真实验 | 第58-71页 |
| 5.3.1 实例分析 | 第58-64页 |
| 5.3.2 仿真实验 | 第64-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 全文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
