我国食品安全网络舆情预警研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 文献述评 | 第18-19页 |
| 1.4 研究方法、研究内容与技术路线 | 第19-22页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第19页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第20-22页 |
| 1.5 研究创新点 | 第22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 食品安全网络舆情预警的理论基础 | 第23-31页 |
| 2.1 相关概念的概述 | 第23-24页 |
| 2.1.1 食品安全 | 第23-24页 |
| 2.1.2 网络舆情 | 第24页 |
| 2.2 理论基础 | 第24-30页 |
| 2.2.1 生命周期理论 | 第24-27页 |
| 2.2.2 蝴蝶效应理论 | 第27-28页 |
| 2.2.3 议程设置理论 | 第28-29页 |
| 2.2.4 预警理论 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 食品安全网络舆情预警指标体系设计 | 第31-40页 |
| 3.1 指标体系的设计原则 | 第31-32页 |
| 3.1.1 科学性原则 | 第31页 |
| 3.1.2 系统性原则 | 第31-32页 |
| 3.1.3 定性与定量并行原则 | 第32页 |
| 3.1.4 可操作性原则 | 第32页 |
| 3.2 指标体系设计 | 第32-39页 |
| 3.2.1 构建指标体系 | 第32-36页 |
| 3.2.2 数据来源 | 第36-38页 |
| 3.2.3 数据预处理 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 食品安全网络舆情预警模型建立 | 第40-56页 |
| 4.1 模糊综合评价法 | 第40-48页 |
| 4.1.1 确定指标集 | 第41页 |
| 4.1.2 确定评语集 | 第41页 |
| 4.1.3 建立权重集 | 第41-46页 |
| 4.1.4 计算隶属度并构造评价矩阵 | 第46-47页 |
| 4.1.5 模糊综合评判 | 第47-48页 |
| 4.2 BP神经网络舆情预警模型 | 第48-51页 |
| 4.2.1 BP神经网络结构设计 | 第48-49页 |
| 4.2.2 BP神经网络训练 | 第49-51页 |
| 4.3 BP神经网络仿真实验 | 第51-55页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第52-53页 |
| 4.3.2 BP神经网络的算法实现 | 第53-55页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 食品安全网络舆情预警对策建议 | 第56-61页 |
| 5.1 加强政府食品安全网络舆情预警中的能力 | 第56-59页 |
| 5.1.1 明确机构责任和分工 | 第56-57页 |
| 5.1.2 实现舆情信息公开化 | 第57页 |
| 5.1.3 构建大数据平台 | 第57-58页 |
| 5.1.4 完善网络监管法律法规 | 第58-59页 |
| 5.2 合理利用新媒体 | 第59页 |
| 5.3 建立企业预警责任制 | 第59-60页 |
| 5.4 提高公众理性合法参与的能力 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 附录 A:专家打分表 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
