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第1章 大数据概述1

1.1 研究背景1

1.2 国内外研究概况2

1.2.1 国内研究概况2

1.2.2 国外研究概况3

1.3 大数据理论5

1.3.1 大数据定义5

1.3.2 大数据特征6

1.4 发展情况7

1.4.1 国外发展情况7

1.4.2 国内发展情况8

1.4.3 大数据发展环境与策略8

1.4.4 大数据产业发展状况9

1.4.5 大数据发展趋势10

1.5 大数据发展面临的挑战与机遇13

1.5.1 大数据发展面临的挑战13

1.5.2 大数据发展带来的机遇14

1.6 大数据应用15

1.7 本章小结18

第2章 云计算概述19

2.1 传统数据中心19

2.1.1 数据中心的概念19

2.1.2 传统数据中心的构建19

2.1.3 传统数据中心存在的问题21

2.2 云数据中心的构建21

2.2.1 虚拟化22

2.2.2 资源池化26

2.2.3 自动化27

2.3 数据中心的管理27

2.4 云计算概论30

2.4.1 国内外研究发展现状30

2.4.2 云计算发展历程32

2.4.3 云计算的概念35

2.4.4 云计算的服务交付模式37

2.4.5 云计算的原理39

2.4.6 云计算的核心技术41

2.4.7 云计算部署方式43

2.4.8 云计算面临的问题和机遇44

2.4.9 云计算的应用46

2.5 云计算平台架构48

2.5.1 云计算平台架构简介48

2.5.2 云计算平台架构的设计49

2.6 云计算的业界动态50

2.6.1 IBM50

2.6.2 Amazon54

2.6.3 Salesforce63

2.6.4 Microsoft64

2.7 云计算的安全风险分析66

2.7.1 云计算平台安全风险66

2.7.2 数据安全风险66

2.7.3 虚拟机引发的新安全风险67

2.7.4 其他安全风险67

2.8 本章小结68

第3章 Hadoop概况69

3.1 Hadoop的简介69

3.2 Hadoop的特点70

3.3 HDFS分布式文件系统70

3.3.1 HDFS的架构70

3.3.2 HDFS的数据组织方式72

3.3.3 HDFS文件读写分析73

3.3.4 HDFS的缺点74

3.4 MapReduce分布式计算框架75

3.4.1 MapReduce的执行流程76

3.4.2 MapReduce的调度机制与容错机制77

3.4.3 MapReduce的性能78

3.5 HBase分布式存储查询系统79

3.5.1 HBase架构80

3.5.2 HBase的存储82

3.5.3 HBase的数据模型84

3.6 Hive数据仓库基础架构86

3.6.1 Hive的架构86

3.6.2 Hive与传统数据库的比较87

3.7 Zookeeper分布式协调服务88

3.8 Hadoop的其他子项目89

3.8.1 Avro数据序列化的系统89

3.8.2 Pig89

3.8.3 Ambari89

3.8.4 Sqoop91

3.9 Hadoop的应用现状92

3.10 本章小结94

第4章 网络舆情的理论基础95

4.1 研究背景95

4.2 网络舆情的概念96

4.3 网络舆情的构成要素97

4.4 网络舆情的特点98

4.5 网络舆情的作用99

4.6 网络舆情演化过程与监控预警99

4.7 相关理论基础综述100

4.7.1 复杂网络理论100

4.7.2 群体行为理论105

4.7.3 用户影响力评价理论108

4.7.4 社会网络理论109

4.8 本章小结111

第5章 微博及其解释结构模型的构建113

5.1 微博的文本特性113

5.2 微博文本的特征分析114

5.3 微博用户群体行为的解释结构模型116

5.3.1 影响微博群体行为的因素116

5.3.2 解释结构模型的确立122

5.3.3 模型结论解释与分析134

5.4 本章小结134

第6章 基于Hadoop的文本信息抽取系统开发135

6.1 背景135

6.1.1 文本信息抽取系统的意义与作用135

6.1.2 目前网络舆情监测相关的关键性技术136

6.2 文本信息抽取系统所采用的技术137

6.3 文本信息抽取系统的总体设计138

6.3.1 系统总体设计138

6.3.2 主要功能模块139

6.4 系统功能的具体实现141

6.4.1 网络爬虫模块的实现141

6.4.2 Hadoop模块实现146

6.4.3 PHP模块实现149

6.5 系统测试152

6.6 本章小结154

第7章 网络舆情传播网络结构的研究155

7.1 网络信息传播155

7.2 微博网络拓扑性质分析156

7.2.1 复杂网络特性156

7.2.2 微博网络度的分布156

7.2.3 微博网络拓扑结构对信息传播的影响158

7.3 网络舆情的形成与传播过程158

7.4 微博用户信息传播能力分析159

7.4.1 用户自身属性160

7.4.2 社团密度160

7.5 网络舆情发展演化规律分析161

7.5.1 网络舆情发展过程与传播主体分析161

7.5.2 突发性公共危机事件网络舆情演化路径分析163

7.5.3 内外源动力影响因素165

7.6 微博舆情的信息传播模型167

7.6.1 微博舆情话题领域与用户分类167

7.6.2 微博舆情的信息传播模型168

7.7 不同领域的微博突发事件舆情实例分析170

7.7.1 实验数据集的采集170

7.7.2 娱乐领域舆情实例分析170

7.7.3 民生领域舆情实例分析177

7.7.4 经济领域舆情实例分析183

7.7.5 各领域事件对比分析188

7.8 本章小结189

第8章 经济领域网络舆情传播问题的研究191

8.1 经济领域突发事件网络舆情的演进机制研究191

8.1.1 经济领域突发事件网络舆情的演化模式191

8.1.2 经济领域突发事件网络舆情作用要素分析193

8.1.3 经济领域突发事件网络舆情的演化周期分析195

8.2 突发事件网络舆情的演进及仿真模型的构建分析197

8.2.1 经济领域突发事件网络舆情演进传播模型的构建197

8.2.2 经济领域突发事件网络舆情演进传播模型199

8.3 经济领域突发事件舆情实例分析203

8.3.1 常规状态下“3.17北京房市调控新政”案例203

8.3.2 非常规状态下“华万股权之争”案例210

8.4 本章小结215

第9章 网络舆情的情感分析研究217

9.1 文本情感分类基础研究217

9.1.1 文本分词217

9.1.2 文本表示方法218

9.2 基于微博情感分析的网络舆情热点发现模型222

9.2.1 模型设计223

9.2.2 基于贝叶斯分类算法的情感分类器构造225

9.2.3 基于词共现图的事件提取方法227

9.3 生态领域的突发事件舆情实例分析229

9.3.1 生态领域热点内容分析229

9.3.2 生态环境问题舆情案例分析230

9.3.3 生态环境问题的舆情引导措施241

9.4 本章小结245

第10章 网络舆情指标体系设计与分析247

10.1 Web数据特征分析247

10.1.1 数据源特征分析247

10.1.2 微博的数据模型248

10.1.3 数据收集和管理248

10.2 模型和数据指标的构建249

10.2.1 突发事件网络舆情数据主要分析指标249

10.2.2 什么是指标体系250

10.2.3 主要算法250

10.3 突发事件网络舆情监控预警指标体系的设计250

10.3.1 网络舆情监测指标体系框架设计250

10.3.2 舆情发布者指标252

10.3.3 舆情热度指标253

10.3.4 舆情受众指标254

10.3.5 舆情传播指标254

10.3.6 指标体系权重系数的确定255

10.4 本章小结256

第11章 网络舆情预警机制研究257

11.1 绪论257

11.1.1 网络舆情监控预警257

11.1.2 存在的主要问题257

11.2 突发事件网络舆论的传播机制258

11.2.1 突发事件网络舆论震荡周期258

11.2.2 突发事件网络舆论的媒介路线261

11.2.3 突发事件网络舆论噪声流的形成261

11.2.4 突发事件网络小世界特性262

11.2.5 突发事件网络中联合度分布265

11.3 基于情感计算的网络舆情预警指标体系266

11.3.1 基于情感计算的网络舆情预警指标体系266

11.3.2 网络舆情预警指标的权重系数267

11.4 网络舆情预警模型系统构建269

11.4.1 各个指标具体的情感值计算269

11.4.2 综合指标情感值计算270

11.4.3 对于网络舆情严重性的预警等级270

11.5 以世界卫生组织关注中国疫苗事件及“辱母杀人案”为实证研究271

11.5.1 取证过程及方法步骤271

11.5.2 世界卫生组织关注中国疫苗事件272

11.5.3 世界卫生组织关注中国疫苗事件舆情取证273

11.5.4 世界卫生组织关注中国疫苗事件的数据抓取275

11.5.5 “辱母杀人案”事件279

11.5.6 “辱母杀人案”事件网络舆情时间微舆情取证279

11.5.7 “辱母杀人案”事件中情感指标的抓取和模型验证283

11.5.8 “辱母杀人案”事件人民日报发声的取证研究286

11.6 突发事件舆情演化的社会网络分析290

11.6.1 社会网络分析方法的应用290

11.6.2 突发事件舆情演进传播的社会网络结构图290

11.7 社会舆情发酵特点293

11.7.1 焦点事件呈现区域与行业化分布293

11.7.2 传统媒体的“脱敏”效应294

11.7.3 标签化往往遭遇舆情反转294

11.8 本章小结295

第12章 网络舆情传播的监管策略297

12.1 提升网络用户的媒介素养297

12.2 发挥意见领袖的舆论引导功能298

12.3 加强信息把关制度299

12.4 提高公众在网络舆情中的理性300

12.5 建立网络舆情预警对策301

12.6 建立信息公开和舆论引导机制302

12.7 本章小结303

参考文献305