【摘 要】
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在大数据爆炸的时代,网络舆情、尤其是负面网络舆情管理,已成为管理层面临的难题和亟需解决的决策问题.基于目前涉警网络舆情事件研究更多偏向于定性研究,应用大数据和动态优化理论,从历史事件中寻找舆情演变规律,创新性的提出从负面评论占比的角度量化系统状态和干预效果,创造性的在涉警网络舆情这一社会管理领域首次应用马氏决策过程展开研究,通过转移概率矩阵给出涉警网络舆情在不同状态下、不同干预行动下的动态发展转移
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在大数据爆炸的时代,网络舆情、尤其是负面网络舆情管理,已成为管理层面临的难题和亟需解决的决策问题.基于目前涉警网络舆情事件研究更多偏向于定性研究,应用大数据和动态优化理论,从历史事件中寻找舆情演变规律,创新性的提出从负面评论占比的角度量化系统状态和干预效果,创造性的在涉警网络舆情这一社会管理领域首次应用马氏决策过程展开研究,通过转移概率矩阵给出涉警网络舆情在不同状态下、不同干预行动下的动态发展转移规律.同时,以马氏决策过程计算结果作为系统的初始状态,应用向后递归值迭代算法进行干预行动选择策略动态寻优,分别给出了有限阶段、无限阶段各状态下的最优干预行动选择策略.案例对比研究表明,结论可为舆情管理部门提供量化决策支持,对不同状态下的干预行动选择策略提供辅助参考.
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