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        基于知識(shí)圖譜的核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的研究熱點(diǎn)及可視化分析

        2020-06-20 05:31:58魏薇宋艷胡曉強(qiáng)周千荷趙夢(mèng)陽
        網(wǎng)絡(luò)空間安全 2020年2期
        關(guān)鍵詞:核電輿情聚類

        魏薇,宋艷,胡曉強(qiáng),周千荷,趙夢(mèng)陽

        (1.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江哈爾濱 150001;2.上海外國(guó)語大學(xué)國(guó)際工商學(xué)院,上海 200083;3.哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,黑龍江哈爾濱 150001;4. 賽迪研究院網(wǎng)絡(luò)安全研究所,北京100846)

        1 引言

        在2018年4月召開的全國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全和信息化工作會(huì)議上,習(xí)近平總書記深刻闡釋了網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略思想,這是當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期網(wǎng)信工作的根本依據(jù)[1]。近十年來,有關(guān)核電項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)輿情問題觸動(dòng)了公眾的敏感神經(jīng),污名行為屢見不鮮[2]。核能是一種不可替代的清潔能源。據(jù)統(tǒng)計(jì)共有72個(gè)國(guó)家已經(jīng)或正在計(jì)劃發(fā)展核電,其中在“一帶一路”上的國(guó)家有41個(gè),在“一帶一路”周邊,還有11個(gè)國(guó)家正在發(fā)展核電[3]。中國(guó)正加快能源低碳化的步伐,而核能是這個(gè)時(shí)代的主角之一。為貫徹實(shí)施《中華人民共和國(guó)核安全法》并幫助中國(guó)核事業(yè)安全高效地發(fā)展,生態(tài)環(huán)境部核與輻射安全中心采集有關(guān)核輻射安全的互聯(lián)網(wǎng)公開輿情數(shù)據(jù)。2018年8月9日,國(guó)務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于加強(qiáng)核電標(biāo)準(zhǔn)化工作的指導(dǎo)意見》,部署了進(jìn)一步加強(qiáng)中國(guó)核電標(biāo)準(zhǔn)化工作[4]。盡管我國(guó)核電建設(shè)和運(yùn)行已達(dá)到了世界領(lǐng)先水平,但是核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的快速傳播對(duì)核電項(xiàng)目的推進(jìn)帶來了巨大挑戰(zhàn)。

        本文不限檢索年限,利用文獻(xiàn)計(jì)量方法和知識(shí)圖譜可視化技術(shù)對(duì)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情有關(guān)研究的文獻(xiàn)進(jìn)行了整理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘,通過對(duì)研究前沿和熱點(diǎn)的追蹤,揭示核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的研究軌跡、特征和規(guī)律,對(duì)該領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究主題及研究演化路徑進(jìn)行細(xì)化梳理,并指明關(guān)注不足的子領(lǐng)域,以及為該領(lǐng)域的后續(xù)探索提供不同的研究視角。這將有助于學(xué)者更好地把握核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情研究的動(dòng)態(tài)變化和發(fā)展趨勢(shì)。

        2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

        2.1 數(shù)據(jù)收集

        使用正確的檢索方式和檢索策略來獲得相對(duì)全面和準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是科學(xué)分析的關(guān)鍵步驟[5]。為核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行全景俯瞰與熱點(diǎn)捕捉,綜合考慮文獻(xiàn)的數(shù)量和覆蓋范圍,本文在中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)檢索中設(shè)置檢索條件為“(全文=核電網(wǎng)絡(luò)輿情)(模糊匹配)”,檢索年限為不限,數(shù)據(jù)庫(kù)為文獻(xiàn)、跨庫(kù)檢索。截止時(shí)間為2019年7月10日,文獻(xiàn)覆蓋時(shí)間范圍為2008年至2019年共12年。逐條對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查并取消無效的記錄,并收集每條文獻(xiàn)的作者、機(jī)構(gòu)、摘要、關(guān)鍵詞、年份及參考文獻(xiàn)等信息,共得到467篇研究文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)集。

        2.2 研究方法

        本文借助引文可視化分析的Java應(yīng)用軟件CiteSpace對(duì)467篇文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量與知識(shí)圖譜分析[6~9]。具體而言,首先進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,Refworks功能用于對(duì)檢索到的核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化并導(dǎo)出CiteSpace可識(shí)別的數(shù)據(jù)格式;其次,基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)、作者共現(xiàn)、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)等統(tǒng)計(jì)分析與技術(shù)處理,將轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)繪制科學(xué)知識(shí)圖譜;最后,結(jié)合高頻、高中心度關(guān)鍵詞與突現(xiàn)詞相關(guān)的數(shù)據(jù)資料,以及研究熱點(diǎn)全景視圖與研究時(shí)間線視圖呈現(xiàn)對(duì)各類知識(shí)圖譜進(jìn)行深度分析和挖掘,探索核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題和演進(jìn)路徑。

        2.3 參數(shù)設(shè)定

        除非另有說明,否則本文的基本參數(shù)閾值均按本節(jié)規(guī)則進(jìn)行設(shè)置:設(shè)置時(shí)間分區(qū)為2008~2019年階段內(nèi),每一年為一個(gè)時(shí)間分區(qū);術(shù)語來源為題名、摘要和作者關(guān)鍵詞,同時(shí)選擇術(shù)語類型為突現(xiàn)詞;根據(jù)研究?jī)?nèi)容和目的區(qū)分分析對(duì)象,中文文獻(xiàn)主要對(duì)關(guān)鍵詞和作者進(jìn)行共現(xiàn)分析;分析對(duì)象的數(shù)據(jù)篩選每年出現(xiàn)頻次或被引頻次最高的前50個(gè)變量;圖譜的呈現(xiàn)方式選擇尋徑網(wǎng)絡(luò)算法,并對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)和綜合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修剪,同時(shí)選擇靜態(tài)呈現(xiàn)全景式分析圖譜。在對(duì)核電網(wǎng)絡(luò)輿情研究關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類時(shí)選擇Log-likelihood rate算法,并根據(jù)不同的分析目的分別選擇聚類視圖或時(shí)間線視圖。

        3 文獻(xiàn)基礎(chǔ)特征分析

        3.1 文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)特征分析

        發(fā)文數(shù)量的變化反映了核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理工作的重心變化。根據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),整個(gè)核電網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域研究文獻(xiàn)發(fā)文量呈波動(dòng)上升趨勢(shì),時(shí)間跨度為2008年至今,可見在數(shù)據(jù)集中,從2008年開始核電網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的研究才逐漸形成。根據(jù)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域文獻(xiàn)基金分布,在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集中有基金支持的文獻(xiàn)中,受國(guó)家社科基金支持的文章最多,其次為國(guó)家自然科學(xué)基金。國(guó)家社科基金與國(guó)家自然科學(xué)基金是中國(guó)支持核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理的主要渠道,大多數(shù)的文獻(xiàn)并沒有基金支持。根據(jù)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域研究層次分布與學(xué)科分類分布。從學(xué)科分類分布上來看,占比最多的依次為新聞傳播占比23.66%、公共管理占比21.87%、公安占比7.55%、工業(yè)經(jīng)濟(jì)占比6.96%以及政治占比5.77%,其他學(xué)科表現(xiàn)偏弱,跨學(xué)科的研究仍然不足。基礎(chǔ)研究、政策研究與行業(yè)指導(dǎo)三個(gè)研究層面對(duì)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域做出的貢獻(xiàn)高達(dá)86.02%,這些層面的研究是該領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象,其他研究層次只占比13.98%。核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域65.81%的研究來自于新聞傳播學(xué)科、公共管理學(xué)科、公安學(xué)科、工業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)科以及政治學(xué)科,其中新聞傳播學(xué)科、公共管理學(xué)科對(duì)該領(lǐng)域做出的貢獻(xiàn)高達(dá)45.35%。應(yīng)積極延展這幾個(gè)學(xué)科間的合作研究以及與其他學(xué)科間的交叉研究。

        3.2 作者合作與學(xué)術(shù)共同體特征分析

        對(duì)研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析,在CiteSpace中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)Node Types為Institution,主題詞來源Term Source為Title、Abstract、Author Keywords (DE) 、Keywords Plus (ID),時(shí)間切片Time Slicing為時(shí)間區(qū)間2008年~2019年按每6年為一段進(jìn)行切割,數(shù)據(jù)抽取對(duì)象Thresholds閾值(c,cc,ccv)用戶在引文數(shù)量、共被引頻次和共被引系數(shù)三個(gè)層次上,按前中后三個(gè)時(shí)區(qū)分別設(shè)定閾值(1,1,20;4,3,20;3,3,20),LRF=3.0,LBY=8,E=2.0。運(yùn)行后得到研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜。通過對(duì)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域的研究數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)構(gòu)共現(xiàn)分析,可以得出近年來該領(lǐng)域研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量的排序列表。從研究機(jī)構(gòu)的屬性來看,高校居多, 可見學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)很重視核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理的研究,并且在核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究方面做出了巨大貢獻(xiàn),占據(jù)了非常重要的地位。

        將CiteSpace中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)Node Types設(shè)置為Author,運(yùn)行后得到無修剪處理的作者合作圖譜的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)N為131,連線數(shù)量E為26,網(wǎng)絡(luò)密度Density為0.0031,表明學(xué)者之間初步形成合作網(wǎng)絡(luò),但聯(lián)系與合作程度依然較低,在該領(lǐng)域研究較為獨(dú)立。通過作者共被引分析以及研究?jī)?nèi)容的共性分析發(fā)現(xiàn),盡管在核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的研究領(lǐng)域?qū)W者之間形成合作網(wǎng)絡(luò)才開始顯現(xiàn),但已經(jīng)初步形成了一定的學(xué)術(shù)共同體。從數(shù)量上來看,在該領(lǐng)域研究的學(xué)術(shù)共同體規(guī)模仍然較小。

        4 研究過程

        4.1 高頻和高中心度關(guān)鍵詞分析

        對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可得到核電網(wǎng)絡(luò)輿情研究文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜,進(jìn)而整理出關(guān)鍵詞的頻次(大于4)、中心度和關(guān)鍵詞名稱的數(shù)據(jù)表,如表1所示,可以了解到目前核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在測(cè)度節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性時(shí),應(yīng)該關(guān)注具有中心性不小于0.1的節(jié)點(diǎn), 因?yàn)楦咧行男酝ǔJ沁B接兩個(gè)不同領(lǐng)域的關(guān)鍵中樞,中心性越高, 節(jié)點(diǎn)處內(nèi)容的重要性越大。

        表1 高頻關(guān)鍵詞的中心度與詞頻

        研究人員提取了核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞,并做了三點(diǎn)劃分:一是具有高中心度的熱詞。如網(wǎng)絡(luò)輿情、新媒體、鄰避沖突、群體性事件、鄰避效應(yīng)、治理等 ,這些關(guān)鍵詞具有明顯的橋梁作用。二是具有高頻次的熱詞。如網(wǎng)絡(luò)輿情、新媒體、鄰避沖突、群體性事件、鄰避效應(yīng)等。這一類熱詞總結(jié)并概括了該領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu),是核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情研究的理論基礎(chǔ)。三是同時(shí)具有高頻次和較高中心度的熱詞。如網(wǎng)絡(luò)輿情、新媒體、突發(fā)事件、鄰避沖突、群體性事件、鄰避效應(yīng)等。

        4.2 自動(dòng)聚類標(biāo)簽分析

        由于本研究著眼于發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)的“演化”過程,因此在CiteSpace界面中將每一年都劃分1個(gè)時(shí)區(qū)(設(shè)置時(shí)間切片為1年), 時(shí)區(qū)跨度為11年 (2008~2019年),選擇閾值 Top N=100,節(jié)點(diǎn)類型選擇“Keywords”,從Title、Abstract、Author Keywords (DE)和Keyword Plus (ID)中提取術(shù)語,使用Loglikelihood rate算法抽取標(biāo)簽詞, 對(duì)數(shù)似然率越大的詞越具有對(duì)這個(gè)聚類的代表性,采用Pruning the merged network、Pruning sliced networks以及Minimum spanning tree算法進(jìn)行剪枝,并進(jìn)一步生成共詞網(wǎng)絡(luò)。通過分析467篇論文的參考文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)了熱點(diǎn)研究主題。

        依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度,模塊值Q>0.3時(shí)就意味著得到的網(wǎng)絡(luò)集群類團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的。本次聚類的Q值為0.6208,說明文獻(xiàn)類團(tuán)特征明顯圖譜效果較好。聚類共發(fā)現(xiàn)了5個(gè)類團(tuán)。根據(jù)各類團(tuán)聚類標(biāo)簽,以及類團(tuán)內(nèi)部關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)的內(nèi)容,可以總結(jié)出核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情研究的五個(gè)研究熱點(diǎn),分別為群體性事件、網(wǎng)絡(luò)輿情、鄰避效應(yīng)、企業(yè)管理、應(yīng)急管理。對(duì)467篇文獻(xiàn)信息進(jìn)行文本分析后,部分核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域研究群集展示如表2所示。

        4.3 研究熱點(diǎn)的演化分析

        4.3.1 研究熱點(diǎn)全景呈現(xiàn)

        為了更直觀地挖掘核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究領(lǐng)域的演化脈絡(luò)和潛在熱點(diǎn),基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)原理,對(duì)研究熱點(diǎn)進(jìn)行全景呈現(xiàn)。新媒體、鄰避沖突、群體性事件、鄰避效應(yīng)等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)也相對(duì)較大,表明這些主題也是近年來眾多學(xué)者所關(guān)注和青睞的研究焦點(diǎn)。另外,文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)謠言、風(fēng)險(xiǎn)傳播、風(fēng)險(xiǎn)感知、預(yù)警策略、在線信息、非常規(guī)突發(fā)事件等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)雖然相對(duì)較小,但是它們基本都處在整個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的連線末端,并成為該領(lǐng)域未來研究前沿中的研究熱點(diǎn)。通過跟蹤分析專業(yè)術(shù)語在不同時(shí)間、區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)頻率的突然激增,識(shí)別出代表研究前沿的Burst Term。本研究通過對(duì)467篇論文的參考文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析以及突變?cè)~的共現(xiàn)分析來發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)研究主題。如圖1、圖2與圖3所示的Burst系數(shù)、關(guān)鍵詞與共引情況,可以看出在核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域的研究進(jìn)程中,關(guān)于PHRASE突發(fā)事件(Burst=3.1729)與PHRASE影響因素(Burst=2.8536)的研究非常豐富,這兩個(gè)關(guān)鍵詞在數(shù)據(jù)集中均出現(xiàn)在2008年,分別在2010年~2013年,與2016年~2017年間呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。

        表2 核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域研究群集展示

        通過識(shí)別歷史突現(xiàn)詞發(fā)現(xiàn),當(dāng)前核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域的研究前沿與Burst突發(fā)檢測(cè)的歷史突現(xiàn)詞具有較大差異,從過去的突發(fā)事件與影響因素向文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)謠言、風(fēng)險(xiǎn)傳播、風(fēng)險(xiǎn)感知、預(yù)警策略、在線信息、非常規(guī)突發(fā)事件轉(zhuǎn)變。

        圖1 核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理領(lǐng)域Burst突發(fā)檢測(cè)

        4.3.2 研究熱點(diǎn)演進(jìn)脈絡(luò)

        圖2 @PHRASE突發(fā)事件Burst=3.1729[2010~2013]

        圖3 @PHRASE影響因素Burst=2.8536[2016~2017]

        通過對(duì)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理關(guān)鍵詞出場(chǎng)與衰退的時(shí)間變遷,分析了核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究主題的更新與傳承,運(yùn)用Timeline呈現(xiàn)方式展示了各個(gè)子領(lǐng)域的演進(jìn)路徑與脈絡(luò),聚類內(nèi)部的共被引關(guān)系與聚類之間的相互聯(lián)系和相互影響關(guān)系。如圖4所示,通過各時(shí)間段首次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞的連線關(guān)系,可以看出子領(lǐng)域之間的傳承關(guān)系。最上方為聚類所代表的群體性事件子領(lǐng)域,該類熱點(diǎn)的集中研究時(shí)間為2013年至2018年,節(jié)點(diǎn)的連線較多,傳承關(guān)系較強(qiáng),其中在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集中2014年首次出現(xiàn)的群體性事件、鄰避沖突,與2016年首次出現(xiàn)的影響因素、治理方面有重要的研究突破。第二行為聚類所代表的網(wǎng)絡(luò)輿情子領(lǐng)域,時(shí)間跨度從2011年直至2017年,在2012年到2013年首次出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)輿情與新媒體方面取得了一系列重要的里程碑式的成果,并且與群體性事件類團(tuán)的交叉研究豐富,傳承關(guān)系較強(qiáng)。第三行為聚類所代表的鄰避效應(yīng)子領(lǐng)域,該類團(tuán)的時(shí)間跨度從2010年直至2018年,且在數(shù)據(jù)集中2014年首次出現(xiàn)的鄰避效應(yīng)方面有一定研究進(jìn)展。第四行為聚類所代表的企業(yè)管理子領(lǐng)域,時(shí)間跨度從2013年直至2014年,2014年該聚類問題孤立研究開始趨冷,關(guān)注度降低,并向鄰避效應(yīng)類團(tuán)下的發(fā)電廠與核電站管理問題轉(zhuǎn)變。第五行為聚類所代表的應(yīng)急管理子領(lǐng)域,時(shí)間跨度從2010年直至2016年,2014年該聚類問題孤立研究開始趨冷,關(guān)注度降低,并向群體性事件類團(tuán)下的公眾參與、網(wǎng)絡(luò)輿情類團(tuán)下的風(fēng)險(xiǎn)溝通轉(zhuǎn)變。除了類團(tuán)內(nèi)子領(lǐng)域間的密切聯(lián)系之外,跨類團(tuán)子領(lǐng)域間對(duì)核電網(wǎng)絡(luò)輿情的研究不是孤立進(jìn)行的,存在知識(shí)的跨界交流,在逐步跨界交流的過程中迸發(fā)出新的研究熱點(diǎn),逐漸形成了熱點(diǎn)演進(jìn)脈絡(luò)。

        核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究的發(fā)展上,將進(jìn)一步把握新時(shí)代中國(guó)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理網(wǎng)絡(luò)用戶群體的網(wǎng)絡(luò)特征,把握新時(shí)代中國(guó)特色互聯(lián)網(wǎng)輿論規(guī)范的政策走向,把握新技術(shù)、新應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì),深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用、引入人工智能、多平臺(tái)跨數(shù)據(jù)融合。對(duì)于未來的研究,將更傾向于文本挖掘、風(fēng)險(xiǎn)傳播、風(fēng)險(xiǎn)感知、在線信息、非常規(guī)突發(fā)事件等。

        圖4 核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情管理研究時(shí)間線視圖

        5 結(jié)束語

        近年來,從一些核電項(xiàng)目引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)輿情來看,運(yùn)用知識(shí)圖譜對(duì)核電項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)輿情的研究熱點(diǎn)進(jìn)行可視化分析,可以幫助相關(guān)部門有針對(duì)性地展開科學(xué)研究,這對(duì)于我國(guó)核電項(xiàng)目的順利開工建設(shè),積極參與一帶一路沿線國(guó)家清潔能源和環(huán)保產(chǎn)業(yè)建設(shè),造福沿線國(guó)家和人民,促進(jìn)人類命運(yùn)共同體的構(gòu)建具有一定的參考價(jià)值。

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