突发事件情境下微博舆情动态预警研究
这是一篇关于动态预警,微博舆情,突发事件,影响规律的论文, 主要内容为如今,社会化媒体已成为突发事件的社会传感器,其上的网络舆情能快速、直接反映突发事件发展态势。突发事件发生后,微博作为重要舆论通道,公众会在其上迅速形成并传播自己的观点、态度和情绪,对社会影响巨大。如果不能准确对突发事件情境下的微博舆情进行预警,进而对其进行及时干预和引导,很可能会引发新的网络突发事件甚至是线下次生群体事件。因此,对突发事件情境下微博舆情进行动态预警有重要意义。现有研究取得了很多研究成果,但仍存在以下不足之处。当前突发事件情境下微博舆情预警研究大多将微博文本内容、微博情绪及微博用户信息行为三个研究维度相分离,无法深入了解它们间的内在影响规律,因此,在预警模型构建时多依赖于专家主观经验,缺乏以数据驱动为基础的客观规律支撑,缺乏客观依据。另外,当前研究多为对舆情的静态快照类预警,很难满足实时舆情监测中对发展趋势进行预警的要求。本文针对上述不足,首先通过自然语言处理、情绪分析等方法,提出了基于因果贝叶斯网络的主导情绪识别方法,通过敏感性分析和回归分析,对微博情绪与用户信息行为间影响规律进行研究,得到的影响规律为后续构建动态预警指标和建立预警模型提供客观理论支撑;接着,对微博情绪与微博文本内容间影响规律进行分析。基于LDA主题分析和知识图谱分析识别出突发事件微博舆情在各阶段的特征词,并对不同阶段主导情绪与特征词进行Lasso回归分析,将得到的影响规律用于预警模型初始结构的构建;之后,基于上述得到的客观规律,构建预警指标,进而构建突发事件情境下微博舆情动态预警贝叶斯网络模型;最后,收集大量典型突发事件微博历史数据,对提出模型的有效性进行验证。本文充分考虑了微博文本内容、微博情绪与微博用户信息行为三者间的客观影响规律,为预警指标体系的构建提供了客观依据,也为预警模型的构建提供了初始网络结构。基于客观影响规律构建的微博舆情动态预警贝叶斯网络模型,能准确对实时舆情态势进行动态预警,为网络舆情应急管理提供了技术和决策支持。
公路网突发事件应急决策系统设计与实现
这是一篇关于突发事件,应急决策系统,案例推理,GIS,最短路径的论文, 主要内容为随着我国经济和信息技术的飞速发展,全国公路信息化建设也加快了发展的脚步,各省的公路网逐渐形成。然而,随着公路网交通量的增多,公路突发事件发生频率也在逐年增长。因此,应对公路突发事件,能够快速给出应急决策方案,实时有效控制事件发展,尽可能最大化减少人员的伤亡以及财产损失,确保公路的稳定畅通及道路的有序管理,是非常关键的问题。而目前我国对于公路突发事件的应急决策制定,主要依赖决策者集体知识经验的积累,缺乏一定的科学严谨性。因此,基于目前飞速发展的信息化建设,设计并且实现突发事件应急决策系统,减少人为主观因素对决策的影响,是非常必要的。本文以湖北省交通厅公路局的重点项目“湖北省普通公路网运行监测与应急处置系统”为背景,设计并实现了公路网突发事件应急决策系统,为公路网应急处置过程提供了科学有效的支撑。本文做的主要工作包括如下几个方面:(1)根据湖北省公路网突发事件的特点,结合当前实际需要,研究了应急决策系统的需求分析。对应急决策系统核心模块及应急决策系统流程进行了总体设计,提出了融合案例推理技术及信息地理系统(Geographic Information System,简称GIS)的最短路径算法的应急决策方案。参考相关政策规定以及公路网应急管理工作,界定了公路网应急处置的相关术语,包括湖北省公路网突发事件、突发事件响应定级标准以及公路突发事件的应急管理。(2)通过对案例推理(Case-Based Reasoning,简称CBR)技术基本原理以及公路网突发事件特征属性的分析,研究了案例推理技术在公路突发事件应急决策中的关键技术,并结合公路网突发事件特点,对案例推理技术中的案例表示、案例检索、案例调整、案例学习四个关键步骤进行了详细设计。设计并实现了基于案例推理技术的公路突发事件的初步应急决策,且通过具体突发事件,验证了该技术在设计中的正确性和有效性。(3)将GIS技术与应急资源地理位置信息相结合,在地图中提供应急资源地理位置的可视化服务。同时,将GIS强大的空间定位和分析功能与最短路径算法相结合,并结合实际情况,找出应急资源到突发事件发生地点之间的最短路径,实现在应急决策过程中合理高效的安排调度应急资源。(4)采用B/S结构,基于SSH架构实现了应急决策系统中所涉需要的核心模块,包括应急队伍管理模块(包括应急组织机构和应急组织人员)、应急专家管理模块、案例库管理模块、知识库管理模块、应急预案管理模块、应急物资管理模块和应急指导模块。最后,对本系统进行测试,验证了该系统的合理有效性。目前,本系统处于试运行阶段。
重大突发事件下A农产品企业营销渠道融合策略研究
这是一篇关于突发事件,农产品,营销渠道,融合策略的论文, 主要内容为农产品的营销渠道对农业经济的发展起着至关重要的作用。受突发事件、季节性、区域性特点以及市场因素的影响,农产品营销渠道直接制约着农业经济的快速发展。传统的销售渠道以农户自主交易、散户经营为主,中间销售环节多,合作模式经营仅仅拓宽销售渠道,无法给农户提供实质的经济收入。随着互联网经济时代的到来和发展,电子商务为农产品的传统营销渠道带来了新的机遇和挑战。由于营销渠道各个交易主体局限于传统营销渠道、对互联网经济了解不够深入等多种因素的影响,农产品营销渠道在一定程度上还有很大的优化空间。为了给农产品种植户增加收入,促进农业经济的发展,优化农产品营销渠道,制定适应农产品市场经济发展需要的营销策略有很大的现实意义。特别是新冠疫情全球大流行,在后疫情时代各经济社会领域的经营活动均受到了相当大的冲击,在这种情况下,农产品市场同样也面临着很多难题需要解决。对此,本文基于重大突发事件背景,以A农产品企业为研究对象,对重大突发事件下优化农产品企业营销渠道展开深入剖析,以SWOT理论分析结果和农产品营销渠道的理论为基础,阐述重大突发事件对农产品行业渠道营销的影响,分析A农产品企业营销渠道现状,以及重大突发事件给A农产品企业带来的物流流通不畅、成本上升、效率变低等冲击,最终得出在重大突发事件下优化A农产品企业营销渠道融合策略的目的。A农产品企业在以新冠疫情为代表的重大突发事件的影响下,实施营销渠道融合策略。以现有电商平台为依托,保障农产品渠道供应;与本地实体零售商超合作,实现线上线下渠道融合;根据消费环境选择农产品营销的具体措施,利用互联网、新媒体营销手段进行农产品营销创新,更好地帮助A农产品企业在重大突发事件下有效选择营销渠道,进而推动A农产品企业乃至农产品市场的发展。
基于场景的突发事件新闻报道语义框架研究——以火灾突发事件为例
这是一篇关于人工智能,突发事件,新闻报道语义框架,本体,Protégé,知识图谱的论文, 主要内容为随着新的科学技术发展,人工智能在新闻传播领域的应用逐渐得到重视。由于近年来各种突发事件频发,给大众的日常生活造成巨大的影响,所以如何使人工智能应用于突发事件的新闻报道成为了学界和业界一直探讨和研究的热点话题。针对这一问题,本篇论文进行了以下三个阶段的研究:第一阶段,主要从市场需求、资料收集、技术应用三个方面阐述了本次研究的可行性;还对收集的关于场景、人工智能、知识图谱、语义框架、突发事件新闻报道的文献资料进行梳理,厘清了相关研究的现状。第二阶段,对突发事件新闻报道语义框架相关的理论基础和前沿技术进行了介绍,详细论述了元数据的基本概念以及元数据的特性、作用和它的分类、本体的基本概念和本体构建时常常使用的工具,知识图谱的基本概念和分类;另外,通过对突发事件的特点分析,提出了在新闻传播领域引入语义框架来辅助突发事件新闻的生产与传播;并且,通过对其进一步分析,说明了突发事件新闻报道语义框架研究的必要性和紧迫性。这一部分有助于理解实验原理和过程,为实验部分做铺垫。第三阶段,作者运用实验研究法,以火灾突发事件的场景为例,以收集来的大量火灾报道文本数据为依据,从中提取出了火灾突发事件场景中的概念及概念间的关系,形成了火灾场景的本体框架,并将火灾场景的本体框架与国家出台的《报道策划及新闻事件置标语言》统一标准相结合,构建了完整的火灾突发事件新闻报道语义框架,并采用Protégé切实将框架中的概念及概念间的关系进行了三元组处理,可视化呈现出火灾突发事件的领域知识图谱。最后结合火灾突发事件案例,阐述了知识图谱在新闻报道中的实际应用和重大指导作用。
面向突发事件领域的事理图谱平台的设计与实现
这是一篇关于事件识别与抽取,事件融合,突发事件,事理图谱的论文, 主要内容为事理图谱与现有知识图谱有所不同,是以事件为节点,事件之间的关系为边的一种图谱。针对突发事件的特点,将突发事件与事理逻辑相结合,可以更好地描绘事件发展过程。除此之外,专家学者可以利用事理图谱快速收集事件的相关信息,并厘清事件发展的脉络,为应急决策方案提供高效的事实依据,从而控制或减轻突发事件所带来的伤害。本文根据突发事件的特点,将其分为事件发生类、事件影响类和应急决策类三类,设计并实现了一个面向突发事件领域的事理图谱平台。本文主要研究的是事理图谱构建过程中的相关技术,具体内容如下:(1)提出基于序列标注的实体和突发事件触发词联合识别的方法。采用序列标注模型对事件文本句进行实体和事件触发词的联合识别,实验表明本方法提高了事件识别的效果。(2)针对不同的事件类型采用不同的事件元素抽取方法。对于事件发生类的事件提出采用融合实体和突发事件触发词特征的事件元素抽取方法,利用实体、事件触发词和事件元素之间的依赖关系进行事件元素抽取,实验表明本方法提高了事件元素抽取的效果。对于事件发生类和应急决策类的事件提出采用基于依存句法分析的事件元素抽取方法,通过依存句法分析确定句子中的核心成分,并按照一定的约束规则抽取出包含此类事件触发词的核心词汇,此方法可以有效地抽取出事件元素。(3)提出采用基于模式匹配和神经网络相结合的突发事件因果关系抽取方法。首先,将抽取出的事件两两组队。然后,对于两个事件指向同一事件描述句且存在因果触发词的情况,采用模式匹配的抽取方法,否则,将其看作是分类问题,利用神经网络对突发事件因果关系进行分类。最后,将抽取结果组成因果事件对的形式。实验表明,本方法提高了事件因果关系抽取的效果。(4)提出基于事件综合相似度的突发事件融合方法。针对突发事件的特点,将事件影响类和应急决策类的事件从事件描述句的相似度和实体共现两个方面进行事件综合相似度的计算。事件发生类的事件从事件描述句的相似度、事件元素相似度和事件描述句实体共现三个方面进行事件综合相似度的计算。最后,利用事件综合相似度来进行事件融合。实验表明本方法可以有效进行事件的融合。(5)设计并实现了一个面向突发事件领域的事理图谱平台,并对平台的功能进行了测试。本文将事理图谱平台分为数据采集平台、数据标注平台和图谱构建平台三部分。数据采集平台为图谱构建平台提供真实采集数据,标注平台为图谱构建平台提供标注数据,图谱构建平台利用标注数据和真实数据进行图谱构建和可视化。三个平台的相互协作构成了完整的事理图谱平台。
新型冠状病毒肺炎对我国股票市场收益率的影响分析——基于事件研究法
这是一篇关于新型冠状病毒肺炎事件,突发事件,事件研究法,累计异常收益率的论文, 主要内容为随着人类社会发展,国内外突发事件频频发生,如2001年美国“911”恐怖袭击,2003年中国SARS病毒,2008年中国南方雨雪灾害,2008年中国汶川大地震,2011年日本核电站泄漏等事件。突发事件一直是受世界各国普遍重视的全球性问题,突发事件会引起经济的波动和社会发展的不稳定性,其应急管理也是各国致力于建设的内容。突发事件可造成股价的大幅度波动,冲击A股市场的相关上市企业与行业。本文采用事件研究法,结合突发事件的概念,探究了我国爆发于2020年春节前夕的“新型冠状病毒肺炎”事件,研究其对于我国股票市场收益率的影响。实证部分采用标准的事件研究法,考虑到新冠肺炎事件的的特殊性,且其影响持续期间较长,本文分别定义短期事件窗口[-3,+3]、中期事件窗口[-7,+7]及长期事件窗口[-15,+15]。首先以A股市场所有上司企业为研究样本,用常量均值模型预测企业在事件窗内正常收益,构建超额收益、累计超额收益等指标,以探究疫情对A股市场股票收益率的影响,实证分析得到:在短期、中期及中长期事件窗口中,A股市场对肺炎事件作出了显著负面反应,但在较长的事件窗口后期,其股价开始表现出信心呈现回涨。在短期、中期和长期事件窗内A股的累积异常收益率分别为-4.98%、-7.14%和6.60%。随后以事件中具有代表性的典型板块作为研究样本,即旅游板块、零售板块、云办公概念板块的上市公司。进一步研究疫情对于典型板块股票收益率的影响,计算并分析了在事件窗口内,各版块的平均异常收益及累积平均异常收益率。实证分析得到:在短期、中期和长期事件窗内,旅游板块的累积异常收益率分别为-2.98%、-10.66%和-9.43%,零售板块的累积异常收益率分别为-5.54%、-8.85%和-6.78%,云办公概念板块的累积异常收益率分别为4.96%、28.21%和32.24%;疫情对以旅游行业、零售行业为代表的线下产业造成显著的负面影响,对以云办公为代表的以互联网技术为依托的行业造成显著的正面影响。最后,文章就突发事件背景下的金融市场应急管理,提出了我国应对突发事件冲击金融市场的一些策略,希望为投资者和监管者提供参考;并就此次疫情反映出来的问题与短板作出思考,提出建议,期望对社会、企业及公众有所贡献。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码小屋 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46222.html
