【摘 要】
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为解决传统生态性评价存在的置信度低问题,笔者提出基于大数据的社交网络舆情生态性评价方法。首先,在社交网络环境下,利用API接口采集社交网络舆情数据,并通过大数据处理技术,检测社交网络舆情情感倾向与话题;其次,结合社交网络舆情的检测结果,确定社交网络舆情生态环境的基本组成,并针对各个组成部分设置对应的生态性评价指标;最后,确定指标权重,从而得出社交网络舆情生态性的综合量化评价结果。实验结果表明:设计评价方法在置信度方面更具有优势。
【基金项目】
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河南省科技厅软科学项目“5G科技环境下高职院校网络舆情安全研究”(项目编号:212400410207)。
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为解决传统生态性评价存在的置信度低问题,笔者提出基于大数据的社交网络舆情生态性评价方法。首先,在社交网络环境下,利用API接口采集社交网络舆情数据,并通过大数据处理技术,检测社交网络舆情情感倾向与话题;其次,结合社交网络舆情的检测结果,确定社交网络舆情生态环境的基本组成,并针对各个组成部分设置对应的生态性评价指标;最后,确定指标权重,从而得出社交网络舆情生态性的综合量化评价结果。实验结果表明:设计评价方法在置信度方面更具有优势。
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