面向政府管理的行业网络舆情监测体系研究--基于微博数据
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及框架 | 第16-20页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第19-20页 |
| 1.4 创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 研究理论概述 | 第21-32页 |
| 2.1 网络舆情及其特点 | 第21-22页 |
| 2.2 网络舆情传播理论 | 第22-24页 |
| 2.3 文本分词与文本情感分析 | 第24-29页 |
| 2.3.1 文本分词 | 第25-26页 |
| 2.3.2 文本情感分析 | 第26-29页 |
| 2.4 权重评估方法 | 第29-32页 |
| 2.4.1 专家法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 熵权法 | 第30-31页 |
| 2.4.3 因子分析法 | 第31-32页 |
| 第3章 面向政府的行业网络舆情监测体系构建 | 第32-43页 |
| 3.1 网络舆情与企业关系 | 第32-34页 |
| 3.2 政府、行业的联系 | 第34-36页 |
| 3.3 监测体系构建 | 第36-43页 |
| 第4章 实证研究——食品药品行业 | 第43-63页 |
| 4.1 舆情监测分析 | 第43-52页 |
| 4.1.1 舆情监测 | 第44-47页 |
| 4.1.2 重点舆情判断 | 第47-51页 |
| 4.1.3 重点舆情应对 | 第51-52页 |
| 4.2 政府决策管理定性分析 | 第52-55页 |
| 4.2.1 分析总结 | 第53-54页 |
| 4.2.2 政策建议 | 第54-55页 |
| 4.3 政府决策管理定量分析 | 第55-63页 |
| 4.3.1 因子分析模型 | 第55-56页 |
| 4.3.2 定量分析 | 第56-63页 |
| 结论 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
