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网络数据分析及可视化研究文献综述

 2020-06-03 09:06  

大数据是继云计算、物联网之后 IT 产业又一次颠覆性的技术革命。

大数据是指无法在一定时间内 用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据一般是指”海量数据” ”复杂类型 的数据”,大数据的特性包括 4 个”V”(Volume, Variety, Velocity, Value) ,即数据量大,PB 级以上 数据;种类多,包括文档、视频、图片、音频、数据库数据等;速度快,数据生产、处理和 I/O 速度快; 价值大,对国民经济和社会发展有重大影响。

随着互联网的快速发展, Internet 己经成为当时代信息传播的主要渠道, 也是舆情传播的重要途径。

社会媒体作为人们传播信息和表达观点的重要渠道,包含大量丰富的有用信息,近年来已成为大数据最具代表性的数据来源之一,挖掘与分析这些信息对社会发展影响深远。

按照社交媒体的构成要素将目前研究划分为3类,即从基于用户的分析、基于关系的分析和基于交互内容的分析3方面进行总结分析。

首先,从多源异构网络中识别用户身份、发现社群并计算用户影响力来分析基于用户的数据;其次,从用户关系强度计算、信息传播和影响力最大化3个角度探讨了基于交互关系为中心的数据分析;然后,基于用户交互内容探讨了特征提取与选择、话题事件挖掘、多媒体数据分析以及情感分析4个问题。

最后,从信息传播、影响力计算、特征提取与选择、微博新闻挖掘、社会媒体大数据融合和跨语言情感分析6个方面指出了现有研究的挑战性和未来研究的新视角。

从已有舆情研究文献内容看,社会舆情研究大致 经历了传统社会舆情分析、网络舆情分析和大数据舆 情分析三个阶段。

传统社会舆情分析更趋向于研究热 点事件、政策及新颁布的法律条文对于社会舆情的影 响之间的关系。

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