本文關鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下G政府輿情分析應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大數(shù)據(jù)應用、新型政府治理、和服務型政府等主題,都是當前熱門并且有創(chuàng)新性的主題。海量數(shù)據(jù)的浪潮正呼嘯而來,被推向大數(shù)據(jù)前線的,遠不止是商業(yè)為目的的眾多企業(yè),同時也有公共服務為目的的政府機構。與前者類似,政府在履行其職責——管理社會的過程中,正面臨著越來越大的挑戰(zhàn),但在另一個角度上看,如果合理應對和運用這些數(shù)據(jù),也必將為社會管理帶來巨大的好處。本論文選取G政府大數(shù)據(jù)輿情分析應用作為研究對象,研究通過大數(shù)據(jù)技術進行實時的數(shù)據(jù)采集、計算、挖掘、分析、應用。在后文的主要章節(jié)中我們研究和分析G政府的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、業(yè)務需求、并提出業(yè)務解決方案、實施方案,并描述整個數(shù)據(jù)處理思路和應用思路,以及可視化呈現(xiàn)等方面的內容。特別是對社情民意數(shù)據(jù)處理上的難點,如事件識別、事件關聯(lián)、主題聚類分析、熱詞識別與關聯(lián)、大數(shù)據(jù)的可視化等主題做了深入的分析研究,提出了可實施的思路與技術方法。本文的旨意在于通過實際的案例分析,探索大數(shù)據(jù)分析在政府治理中的應用,作為目標,首先可以將X市的社情民意,如熱點、主題、事件,通過可視化的方式呈現(xiàn)出來,為政府管理提供數(shù)據(jù)支持；其次可以對數(shù)據(jù)進入更深入的分析,分析事件關聯(lián)、主題關聯(lián)等,進行預警、預測、閉環(huán)追蹤等更高級的應用。最后,希望通過G政府社情民意大數(shù)據(jù)分析的成功案例,給其它政府部門提供了參考意義,為政府開展大數(shù)據(jù)社情民意分析提供一套解決方案和思路。
【關鍵詞】：大數(shù)據(jù) 輿情分析 政府 數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)挖掘 聚類分析
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：D63
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-16
• 第一章 緒論16-23
• 1.1 研究背景和意義16-17
• 1.1.1 研究背景16
• 1.1.2 研究意義16-17
• 1.2 國內外研究狀況17-19
• 1.3 研究目標及研究內容19-20
• 1.3.1 研究目標19
• 1.3.2 研究內容19-20
• 1.4 研究方法和技術路線20-23
• 1.4.1 研究方法20-22
• 1.4.2 技術路線圖22-23
• 第二章 相關理論概述23-31
• 2.1 大數(shù)據(jù)基本概念23-27
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)概念23-24
• 2.1.2 大數(shù)據(jù)技術24-25
• 2.1.3 大數(shù)據(jù)應用25-27
• 2.2 主題挖掘分析技術27-31
• 2.2.1 聚類分析技術27-28
• 2.2.2 相似項發(fā)現(xiàn)技術28-31
• 第三章 業(yè)務需求與業(yè)務場景31-40
• 3.1 G政府輿情分析現(xiàn)狀31-33
• 3.1.1 項目背景31
• 3.1.2 建設意義31-32
• 3.1.3 建設目標32
• 3.1.4 G政府輿情分析現(xiàn)狀32-33
• 3.2 G政府輿情分析需求33-36
• 3.2.1 業(yè)務分析目標33-35
• 3.2.2 系統(tǒng)實施要求35-36
• 3.3 業(yè)務角色與業(yè)務場景36-40
• 3.3.1 政府決策者(領導層)應用場景36-37
• 3.3.2 政府數(shù)據(jù)分析師應用場景37-38
• 3.3.3 輿情終端處理人員應用場景38-40
• 第四章 政府輿情的熱詞分析40-46
• 4.1 務分析40-41
• 4.1.1 應用場景40
• 4.1.2 功能分析40-41
• 4.2 數(shù)據(jù)建模41-43
• 4.2.1 數(shù)據(jù)建模目標41
• 4.2.2 數(shù)據(jù)處理流程41-43
• 4.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果43
• 4.3 可視化設計43-46
• 4.3.1 一層熱詞可視化43-44
• 4.3.2 二層熱詞可視化44-46
• 第五章 政府輿情的主題分析46-52
• 5.1 業(yè)務分析46-47
• 5.1.1 應用場景46
• 5.1.2 務功能46-47
• 5.2 數(shù)據(jù)建模47-49
• 5.2.1 數(shù)據(jù)建模目標47-48
• 5.2.2 數(shù)據(jù)處理流程48-49
• 5.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果49
• 5.3 可視化設計49-52
• 5.3.1 綜合分析可視化設計49-50
• 5.3.2 經典案例可視化設計50-52
• 第六章 政府輿情的畫象分析52-59
• 6.1 業(yè)務分析52-53
• 6.1.1 應用場景52
• 6.1.2 功能分析52-53
• 6.2 數(shù)據(jù)建模53-57
• 6.2.1 數(shù)據(jù)建模目標53-54
• 6.2.2 數(shù)據(jù)處理流程54-56
• 6.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果56-57
• 6.3 可視化設計57-59
• 6.3.1 群體畫象可視化57-58
• 6.3.2 個體畫象可視化58-59
• 第七章 政府輿情的事件預警59-65
• 7.1 業(yè)務分析59-60
• 7.1.1 應用場景59
• 7.1.2 功能分析59-60
• 7.2 數(shù)據(jù)建模60-62
• 7.2.1 數(shù)據(jù)建模目標60
• 7.2.2 數(shù)據(jù)處理流程60-61
• 7.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果61-62
• 7.3 可視化設計62-65
• 7.3.1 聚集類事件(地理維度)可視化62-63
• 7.3.2 聚集類事件(時間維度)可視化63-64
• 7.3.3 事件關聯(lián)分析可視化64-65
• 第八章 政府輿情的閥值預警65-74
• 8.1 業(yè)務分析65-66
• 8.1.1 應用場景65
• 8.1.2 功能分析65-66
• 8.2 數(shù)據(jù)建模66-71
• 8.2.1 數(shù)據(jù)建模目標66-67
• 8.2.2 數(shù)據(jù)處理流程67-68
• 8.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果68-71
• 8.3 可視化設計71-74
• 8.3.1 紅黃牌預警可視化71-72
• 8.3.2 區(qū)域預警可視化72
• 8.3.3 部門預警可視化72-74
• 第九章 政府輿情的綜合分析74-81
• 9.1 務分析74-75
• 9.1.1 應用場景74
• 9.1.2 地圖分析(熱力圖)功能分析74
• 9.1.3 綜合分析(決策支持)功能分析74-75
• 9.2 數(shù)據(jù)建模75-77
• 9.2.1 數(shù)據(jù)建模目標76
• 9.2.2 數(shù)據(jù)處理流程76
• 9.2.3 數(shù)據(jù)輸出結果76-77
• 9.3 可視化設計77-81
• 9.3.1 地圖分析可視化77-78
• 9.3.2 決策支持可視化78-81
• 第十章 解決方案81-97
• 10.1 G政府輿情分析應用業(yè)務方案81-84
• 10.1.1 G政府大數(shù)據(jù)平臺總體規(guī)劃81-82
• 10.1.2 可視化設計技術方案82-83
• 10.1.3 輿情分析業(yè)務解決方案83-84
• 10.2 G政府輿情分析應用技術方案84-87
• 10.2.1 系統(tǒng)邏輯架構設計84
• 10.2.2 系統(tǒng)技術架構設計84-86
• 10.2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)架構設計86-87
• 10.3 G政府輿情分析數(shù)據(jù)處理方案87-96
• 10.3.1 數(shù)據(jù)來源87-89
• 10.3.2 數(shù)據(jù)格式89-92
• 10.3.3 整體處理過程92
• 10.3.4 語音數(shù)據(jù)的處理92-93
• 10.3.5 非結構化數(shù)據(jù)的采集93
• 10.3.6 基本數(shù)據(jù)集93-96
• 10.4 G政府輿情分析應用實施方案96-97
• 10.4.1 項目實施進度96
• 10.4.2 項目實施保障96-97
• 結論97-98
• 參考文獻98-101
• 致謝101

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  本文關鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下G政府輿情分析應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：305429