网络突发事件

摘要： 网络技术的发展与线上化的生活工作模式催生了许多网络突发事件。网络突发事件的学术定义与概念需要重新梳理。文章在辨析相关概念与梳理相关案例的基础上对网络突发事件的定义进行界定,进而发掘网络突发事件的重要区别性特征:虚拟性、网络性、现实性、群体性、风险性、共时性和历时性。这些都有助于认知网络突发事件的本质。

摘要： 随着互联网的高速发展,高校网络突发事件时有发生.思想政治教育是高校工作的"生命线",基于思想政治教育视域研究高校网络突发事件具有必要性和重要性.文章从高校网络突发事件的定义界定和特征出发,通过分析目前思想政治教育介入高校网络突发事件治理过程中存在的问题,深入阐述思想政治教育在高校网络突发事件治理中的"预、育、愈"功能价值.

摘要： 融媒体时代形成了前所未有的独特传播语境,使大学生拥有了更多表达和交流的渠道和机会,但也极易造成其对网络舆情的极端化认知和处理。因此,在高校突发事件中如何形成对网络舆情的正确引导,成为当前的热点。通过分析融媒体时代高校突发事件网络舆情传播特征、舆情演变过程,提出融媒体时代高校突发事件网络舆情响应策略。

摘要： 在网络突发事件的产生和传播中,人们往往更关注负面信息的加工和传递,存在负性偏向。本研究依据事件酝酿、爆发、蔓延阶段的特征,构建心理机制模型,通过3项研究分别检验了信息内容、信息加工和信息传递中负性偏向的产生和发展。结果表明,负性偏向不仅产生于网络突发事件的源头语篇中,还产生于个体信息加工和人际信息传递过程,表现为个体对负性词汇更好的记忆效果及更高的辨别力,以及网民间对负性信息的选择性传递和对模糊信息的负性解读。研究有利于认识网络突发事件信息传播规律,科学应对舆情危机,创新网络治理。

摘要： 截止到2016年6月,我国网民总人数已达到7.1亿,网络普及率超过51％.在网络越来越成为人们生活必不可缺的交流平台时,网络突发事件频发也成为社会一个不可忽视的现象,网络突发事件的群体性、突发性、及时性等特点将社会或生活的小事发展成影响全社会甚至影响全球的大事件,成为对社会秩序不可忽视的影响力量.本文主要介绍了网络突发事件的定义和特征,并针对我国目前对网络突发事件应急管理的法律问题进行研究分析,找出完善方法.

摘要： 通过互联网以及社交平台的数据监测社会突发异常事件是当前社交网络传播研究的热点问题,本文基于大数据背景,对网络突发事件动态监测算法进行了创新性研究.论文首先介绍了常用的几种网络动态监测算法,并指出了其在社交网络中应用的局限性,提出了基于Kleinberg的改进算法,最后用改进的算法进行了实证研究,研究结果显示:改进后的算法通过给定合理的调节参数,能迅速准确地监测到网络异常状况的发生,从而不仅避免了传统主观上直接通过突发事件出现的频次来划定临界值的不科学性和直接使用微博量排行榜方式所产生的时间上的滞后性,也避免了直接通过划定一个固定的微博增加量来判断是否有异常事件发生的不合理性.本文在大数据背景下为网络突变事件的动态监测提供了新的研究方法,为政府加强网络安全建设、优化网络监管模式、净化互联网环境具有一定的实践指导意义.

摘要： 随着互联网在全世界的快速发展,网络突发事件近年来频发.在高校,网络突发事件的发生常常会影响学校的安全稳定工作,危及师生员工的正常工作、生活与学习,破坏和谐校园的构建.本文从高校网络突发事件的含义和三个特征,即事件参与者的开放性与事件的强扩散性、事件参与者的隐蔽性与事件的低可控性、事件发展的复杂性与事件的广泛影响性切入,分析高校网络突发事件态势感知面临的机遇与挑战,并最终从高校网络突发事件应急处理系统建设的架构设计方面来提出解决应对之策.

摘要： 本文通过对网络突发事件的背景和原因的分析，揭示网络突发事件的严重威胁，阐述了网络突发事件的类型和特征，最后提出了应对处置网络突发事件的措施。

摘要： 目前中国正处于社会矛盾凸显期,突发事件无时不有,无处不在.网络介入事件发展的全过程,无疑会增加社会的动荡指数.社会情绪根源于社会矛盾,消极和积极的社会情绪交织在突发事件中,政府相关部门处置事件难度加大.分析总结社会情绪演变的规律和特征,从社会心理维度关照事件的涉事主体以及网民的情绪和心理,从而有效引导网民的负面情绪,降低事件的发酵和升级.

摘要： 作为一块正在加速膨胀的舆论宣传和思想交流阵地，互联网以其虚拟性、隐蔽性、发散性、渗透性和随意性等特点，越来越成为各国政府、各种社会组织和公众表达个人想法的渠道。重庆“钉子户”事件、山西“黑转窑”事件、陕西“华南虎”事件……都曾激发网民踊跃发言，形成了若干轮影响力巨大的网络舆论，其作用日益凸现。在保证网络信息渠道通畅便捷的基础上，如何更好地发挥网络舆论的积极作用，有效地规避其负面效应，提高对网络突发事件的驾驭能力，成为我国各级政府面临的一大挑战。本文介绍了网络舆论的特点，探讨了网络舆论对社会的影响。

摘要： 本发明提供了一种突发事件下无人机协同中继网络快速重构方法和系统，涉及无人机技术领域。本发明实施例基于无人机损毁前的中继网络、无人机损毁前的加权无向图、已经损毁的无人机的集合；更新可用无人机集合；排除已损毁的无人机，去除损毁处的布置点，获取删除后的中继网络的通信链路的集合对应的边的集合E

摘要： 本发明公开了一种基于社交网络平台信息的交通突发事件识别方法及系统，方法包括以下步骤：对社交网络平台信息文本爬取、初筛以及数字化；将经处理后的信息分割为训练文本和测试文本；通过布尔加权，构建训练文本和测试文本的词向量矩阵；将构造的测试文本词向量矩阵送入SVM分类器，然后利用分类模型进行分类，获得二值化分类结果，进而筛选出交通突发事件信息。该系统包括数据预处理模块，特征词选取模块，词向量矩阵构造模块以及事件分类识别模块。本发明通过对社交网络平台文本信息的挖掘、自然语言技术(NLP)的处理以及分类处理，可为交通突发事件识别提供一种新的信息获取方式，以辅助交通运营和管理相关单位和部门实现交通事件监测。

摘要： 本发明提供一种突发事件管理装置、突发事件管理系统以及突发事件管理方法。与最终用户现场的计算机、以及包括制造商在内的供货商的呼叫中心的计算机连接的突发事件管理装置具备：发放票证接收部，其接收最终用户现场的计算机发放的与突发事件对应的票证；回答接收部，其接收供货商的呼叫中心的计算机发出的回答；追加票证接收部，其接收最终用户现场的计算机向别的供货商的呼叫中心的计算机发放的追加票证，该追加票证能够追加涉及与票证相同的突发事件的新信息；信息提供部，其针对来自最终用户现场的计算机以及供货商的呼叫中心的计算机的突发事件的查询请求，提供检索结果。

摘要： 本发明提出一种突发事件推演图结构的构建及突发事件推演的方法和装置。构建方法包括：获取突发事件案例，并获取突发事件案例的多个关键过程事件；提取多个关键过程事件的情景要素；获取情景要素的属性关系，根据情景要素和情景要素的属性关系构建推演图结构。构建装置包括：第一获取模块、提取模块和构建模块，用于实现构建方法。推演方法包括：获取当前突发事件并构建初始情景；选取初始情景中必要的情景要素，通过上述推演图结构进行情景推演直至情景推演完成。推演装置包括：第二获取模块和生成模块，用于实现推演方法。本发明能够避免提取情景要素不够全面的问题，可以对突发事件进行决策分析，为真实的应急处置提供参考。

摘要： 本发明涉及一种在车辆中提供用于报告车辆的突发事件的报告系统。所述报告系统具有通信单元和与通信单元耦联的控制单元。通信单元设置为用于接收和发送信号。所述控制单元设置为用于促使通信单元：按照预定的接收‑应答模式接收由发送单元发送的第一保持活动信号并且作为对第一保持活动信号的应答向所述发送单元发送第二保持活动信号，其中，与预定接收‑应答模式的偏离代表存在车辆的突发事件；并且向所述发送单元发送车辆信息信号，其中，所述车辆信息信号包括以下信息至少之一：车辆的位置信息；车辆的乘载情况；一名或多名车辆乘客的健康状态；车辆的损坏和/或缺失的部件的位置信息；车辆和/或车辆功能的技术状态；行驶参数和/或车辆功能参数；车辆的周围环境数据；对发送单元和/或通信单元的通信能力的预测。

摘要： 本发明公开一种网络安全突发事件应急处理系统，包括应急系统平台和突发事件发生，所述应急系统平台的下端位置处设置有突发事件发生，所述应急系统平台的左端位置处设置有应急模拟与演练，当应急系统平台在长时间没有检测应急情况发生时，可以定期通过应急模拟与演练来模拟经常发生的网络安全突发事件，应急模拟与演练可以通过模拟演练设计来设计出本次演练的突发情况，在模拟演练设计完成之后，即可启动模拟演练运行，在演练过程中网络安全负责人和应急小组均加入到演练任务中，然后将应急能力评估上传到应急系统平台上，通过反复的演练来记录每次演练的情况，这样在真正突发应急情况时就可以正常面对。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态图卷积神经网络的社交网络突发事件检测方法，包括：针对图片信息，利用目标检测模型对图片中的关键性视觉目标进行检测和特征提取，根据视觉目标之间的相互关系构建视觉图结构；针对文本信息，利用自然语言处理对句子中的每个词汇进行特征提取，学习词汇之间的语义依赖关系构建文本图结构；利用图卷积神经网络分别在视觉图结构和文本图结构上进行特征更新，挖掘不同视觉目标以及不同词汇之间的相互关系，以学习得到包含丰富语义信息的特征表示；利用池化操作，在视觉图结构中将多个视觉目标特征聚合为整体视觉特征，在文本图结构中将多个词汇特征聚合为整体文本特征，将视觉特征和文本特征组合为全局特征进行事件类型检测和识别。

摘要： 本发明提出一种基于动力学模型的网络突发事件检测方法及系统，包括：对指定的网络平台进行事件抽取，得到多个结构化事件，并将多个结构化事件中指向同一基本事件的结构化事件进行消解聚合，得到多个结构化事件对应的多个基本事件；以结构化事件的自身属性作为结构化事件的质量，并以结构化事件的传播流行度作为位移，根据位移和结构化事件的从发布到被采集的时间，通过动力学模型确定结构化事件的加速度；根据结构化事件的加速度和质量，通过动力学模型确定各结构化事件的外力，集合各基本事件中结构化事件的外力，作为各基本事件的外力，根据基本事件的外力确定网络平台中各基本事件是否为广义突发事件。

摘要： 用语义迭代提取网络突发事件并识别外延事件关系的方法涉及信息技术领域中知识图谱技术领域，本发明包含事件触发词提取步骤，外延事件主题集合步骤，外延事件关系识别步骤，其中外延事件关系识别步骤包括了迭代抽取流程，迭代抽取流程使用Hearst Pattern算法；触发词提取步骤由分词，句法树建立，建立句法路径，提取触发词系列过程完成；外延事件主题集合步骤由事件元素识别，事件的表示，LDA聚类系列过程完成；外延事件关系识别步骤经过事件表示对主实体识别和外延实体识别进行迭代抽取，最终得到事件关系推理结果。本发明实现半自动的提取事件的方式，然后语义的迭代提取也可以在不牺牲召回率的情况下，实现事件关系提取的自动高效。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态图卷积神经网络的社交网络突发事件检测方法，包括：针对图片信息，利用目标检测模型对图片中的关键性视觉目标进行检测和特征提取，根据视觉目标之间的相互关系构建视觉图结构；针对文本信息，利用自然语言处理对句子中的每个词汇进行特征提取，学习词汇之间的语义依赖关系构建文本图结构；利用图卷积神经网络分别在视觉图结构和文本图结构上进行特征更新，挖掘不同视觉目标以及不同词汇之间的相互关系，以学习得到包含丰富语义信息的特征表示；利用池化操作，在视觉图结构中将多个视觉目标特征聚合为整体视觉特征，在文本图结构中将多个词汇特征聚合为整体文本特征，将视觉特征和文本特征组合为全局特征进行事件类型检测和识别。