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第1章 概论1

1.1 网络舆情的研究背景1

1.2 大数据、人工智能和网络舆情10

第2章 大数据、云计算和物联网18

2.1 数据存储18

2.1.1 二进制（binary）18

2.1.2 八进制（octonary）和十六进制（hexadecimal）20

2.1.3 进制转换21

2.1.4 数据的存储单位24

2.1.5 形象理解数据有多少26

2.2 大数据27

2.2.1 大数据起源及相关研究27

2.2.2 大数据的概念及特征30

2.2.3 大数据关键技术33

2.2.4 大数据处理系统39

2.2.5 大数据技术面临的挑战55

2.2.6 大数据发展趋势57

2.3 物联网61

2.3.1 物联网的概念64

2.3.2 物联网的系统架构66

2.3.3 物联网的异构融合网络层69

2.3.4 感知节点及终端70

2.3.5 物联网关键技术71

2.3.6 物联网面临的问题及发展理念74

2.4 云计算77

2.4.1 云计算的概念78

2.4.2 云计算的交付模式和部署模式80

2.4.3 云计算的特征82

2.4.4 云计算的关键技术83

2.4.5 云计算的机遇与挑战87

2.5 本章小结89

第3章 人工智能与数据挖掘100

3.1 人工智能101

3.1.1 广义人工智能101

3.1.2 狭义人工智能104

3.1.3 人工智能发展简史107

3.1.4 人工智能学派简介114

3.1.5 总体架构116

3.1.6 研究内容与应用领域116

3.2 机器学习126

3.2.1 概念126

3.2.2 演化127

3.2.3 算法128

3.3 人工神经网络134

3.3.1 感知机136

3.3.2 两层神经网络138

3.3.3 效果140

3.4 深度学习142

3.4.1 深度学习的概念和特点143

3.4.2 深度学习的基本思想145

3.4.3 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）148

3.4.4 循环神经网络（RecurrentNeural Network，RNN）149

3.4.5 长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）151

3.4.6 深度学习应用152

3.5 数据挖掘153

3.5.1 聚类分析（cluster analysis）154

3.5.2 预测建模（prediction mode）158

3.5.3 关联分析（association analysis）160

3.5.4 异常检测（anomaly detection）162

3.5.5 数据挖掘的发展趋势163

3.6 本章小结164

第4章 基于大数据和人工智能的网络舆情分析170

4.1 舆情和网络舆情171

4.1.1 基本概念171

4.1.2 相近词义辨析174

4.1.3 国外学术界对于网络舆情的研究176

4.1.4 网络舆情要素178

4.1.5 网络舆情传播阶段与传播模型180

4.1.6 网络舆情分类183

4.1.7 网络舆情特点185

4.1.8 网络舆情传播特征187

4.1.9 网络舆情传播要素192

4.1.10 网络舆情传播模型194

4.2 大数据与网络舆情200

4.3 人工智能与网络舆情210

4.3.1 舆情热点发现技术210

4.3.2 舆情情感分析215

4.3.3 舆情分析与处理218

4.3.4 舆情预测219

4.3.5 其他相关研究224

本章小结225

第5章 案例分析241

5.1 空姐滴滴打车遇害案241

5.1.1 事件简介241

5.1.2 传播分析242

5.1.3 情感倾向分析248

5.1.4 社会情感253

5.2 “罗一笑”事件254

5.2.1 事件简介254

5.2.2 传播分析255

5.2.3 情感倾向分析258

5.3 对策建议264