摘 要 在详细分析网络舆情影响因素和自身属性的基础上，本文建立了网络舆情指标体系 依据模糊综合评价法构建了网络舆情预警模型，采用混合赋权法确定各指标的权重，选择合适的模糊算子确定指标体系中各舆情因素的数值化评价值，最终得到网络舆情的预警等级 实例表明了该模型的有效性和准确性
关键词 网络舆情 指标体系 预警 层次分析法 熵值法 模糊综合评价法
Abstract Thearticletriestoconstruct theindexsystemof theonlinepublicopinionafteranalyzingthefactoraffectingonlinepublicopinionanditsattributes． Basedonthefuzzycomprehensiveevaluation，themodel of pre－warningof theonlinepublicopinioniscreated． Ahybridweightingmethodisusedtoconfirmthepowerof theindices． Themodel confirmsthevalueof thepublicopinionfactorof theindexsystembyselectingtheappropriatefuzzyoperator，andfinallyobtainsthepre－warninggradeof onlinepublicopinion． Theexampledemonstratedprovesthevalidityandveracityof themodel．
Keywords Onlinepublicopinion Indexsystem Pre－warning Analytichierarchyprocess Entropymethod Fuzzy comprehensiveevaluation
0 引 言
随着互联网的快速发展和计算机的广泛普及，人们通过网络表达观点宣泄情绪正成为一种重要的渠道，而这种对事件的态度认识和情感倾向的集合便形成了网络舆情 网络舆情表达快捷信息多元方式互动等特点使其成为社会舆情动态的实时晴雨表，对人们生活和社会稳定的影响越来越大 因此，国家和社会的管理者应该对舆情进行分析，进而评估舆情并得到其预警等级威胁估计［1］是军事战场自动化指挥决策领域的概念，主要方法: 多属性决策［2］神经网络方法［3］直觉模糊推理［4］支持向量机［5］等 国内的研究主要集中在战场目标的预警等级判断方面，网络舆情方面的预警研究不多，而且所用方法一般比较单一，缺乏深入的理论研究，没有完善的网络舆情预警方法或模型本文提出了基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型，该模型能有效解决网络舆情多层次多指标的问题，在一定程度上为网络舆情预警提出了一种新方法1 舆情指标体系设计目前，许多学者对网络舆情指标体系构建进行了研究，各自提出了一些舆情指标，在一定程度上对网络舆情进行分析和阐述 吴绍忠［6］等分析影响网络舆情的因素，构建了包括舆情舆情传播舆情受众三大类11个指标的舆情预警指标体系; 戴媛［7］等对网络舆情信息挖掘渠道环节内容和方式提出了新的想法，建立的指标体系量化了舆情发展态势; 钱爱兵［8］等设计出主题关注度分析热点分析焦点分析拐点分析重点分析; 曾润喜［9］等利用层次分析法构建了警源警第31卷 第6期2012年6月情 报 杂 志JOURNALOFINTELLIGENCEVol．31 No．6June 2012兆警情三类因素和现象的网络舆情突发事件预警指标体系; 谈国新［10］等利用信息空间模型分析舆情信息的发展过程，提出了网络舆情监测指标体系，该指标体系考虑了舆情的分布来源传播以及舆情内容的性质，但没有舆情发展趋势指标目前，网络舆情指标体系的研究大多以理论研究为主，从理论角度来说，一些指标有利于网络舆情预警等级的计算，但是很多指标不能量化计算，影响了预警等级的准确性1．
1 舆情指标设计原则
设计一套完善的舆情指标体系，进而评估网络舆情的预警等级还是一项较为复杂的工作 本文试图从科学性和完整性的角度出发，对网络舆情的衡量指标进行研究，先从定性分析开始，再进行定量研究，进而将定性和定量相结合进行综合评价 经过深入分析并根据前人的研究成果，网络舆情指标的设计需要体现出如下原则:a． 完整性和确定性: 指标体系必须反映网络舆情预警的各个方面，预警指标中的量化指标需要网络舆情相关数据资料，错误或片面的数据对预警的结果都会造成较大影响b． 科学性和指导性: 指标的选择需要有一定的科学依据理论原则和网络舆情的相关实际流程，应减少不必要的主观影响; 指标应该能够反映网络舆情趋势，能够给社会和国家管理者提供技术与决策支持c． 定量性和实用性: 所选择的指标尽可能易于量化，可以减少人为主观因素的影响; 相应指标的选取是为了实际应用的需要，即各指标应该含义明确简明适用，能通过有效的方法和途径获得d． 最优性和延续性: 网络舆情的形成原因和表达方式多样，则相应的选择指标也多样，而指标之间可以相互替换，需要慎重选择最优的指标; 由于网络的开放性和扩大性，网络舆情的发展是不断动态变化的，但是指标应具有相对的稳定性或可以自动更新的功能，才能保证指标体系的延续性1．
2 舆情指标体系设计
构建网络舆情指标体系，就需要分析网络舆情的影响因素 网络舆情整个生命周期中，即网络舆情的产生发展变化和消亡的过程中，影响网络舆情的因素很多，不可能完整地考虑到每一个影响因素，也不可能都在指标体系中体现 所以，作为网络舆情预警的指标，必须是影响较大的指标本文根据突发事件的动态拓展等特性和舆情的互动性等特点，从舆情起因( 突发事件) 舆情发展( 网民和媒体) 和舆情结果( 状态) 等角度出发，对网络舆情产生和发展过程中的相关影响因素进行了详细的分析，进而构建了网络舆情指标体系网络舆情预警指标体系包括以下四类因素: 第一类: 突发事件指标，此一级指标又划分为四个二级指标: 事件性质x1 事中作用度x2 事后影响度x3 事件危害度x4; 第二类: 舆情网民指标，此一级指标又划分为四个二级指标: 网民聚集度x5 网民活跃度x6 网民情感度x7 网民分歧度x8; 第三类: 舆情媒体指标，此一级指标又划分为四个二级指标: 媒体权威度x9 媒体可信度x10 传播速度x11 传播阶段x12; 第四类: 舆情态势指标，此一级指标又划分为四个二级指标: 热度x13 倾向度x14 关注度x15 发展度x162 网络舆情预警模型舆情信息具有一定的随机性不确定性模糊性不一致性和不稳定性，而网络舆情指标是从舆情信息中提取得到的，具有非线性和模糊性特点，致使其结果的准确性与客观性难以保证，需要进行一定的模糊判断和计算自从扎德提出模糊集这一概念之后，模糊数学便随着实践的需要不断发展［11］模糊数学［12］是一门研究不确定性现象的学科 模糊数学是一种采用数学方法研究模糊性现象的数学，模糊性是指客观事物之间存在着过渡，存在着亦此亦彼的现象模糊集合即模糊子集，是通过其相应的隶属度函数定义的给定论域U，如果对任意的u U，都确定了一个数A( u) ［0，1］，表示u属于A的程度，则称A为论域U上的一个模糊子集; 称映射A( u) :U ［0，1］为A的隶属函数; 称A( u) 为u对A的隶属度模糊综合评价法是以模糊集合论为基础，应用模糊关系合成原理，对多个因素运用层次分析法理论分析其隶属于被评估事物等级情况的一种综合评价方法该方法是基于评估过程的非线性特点而提出的，它是利用模糊数学中的模糊运算法则，对非线性的评估域进行综合量化，从而得到可比的量化评估结果的过程［13］该方法以模糊数学为理论基础，采用数学方法进行模糊映射和模糊变换，按照确定因素集评价集权重集等过程进行模糊综合评价，模糊综合评价法的一般步骤如图1所示．2．1 因素集的确定 建立综合评价体系时，按照网络舆情的影响因素的评价指标划分，基本因素集U大致划分成4个子集，每个子集分成若干个评价因素，Ui ={Ui1，Ui2，，Uik} ， 参考突发事件的等级划分，建立舆情预警的分级指标体系2．2 评价集的确定 建立评价集V={v1，v2，v3，，vm} 将舆情预警分为四个等级: 蓝色预警( 一般严重，级) 黄色预警( 比较严重，级) 橙色预警( 相当严重，级) 和红色预警( 特别严重，I级) 也就是取8 4 情 报 杂 志 第31卷m=4对舆情预警等级进行评价，则评价确立的等级集合为V={v1，v2，v3，v4} ={特别严重，相当严重，比较严重，一般严重}图1 模糊综合评价法流程图2．3 指标权重的计算 本文将主观赋权法( 层次分析法) 和客观赋权法( 熵值法) 结合起来，即将AHP法和熵值法结合为混合赋权法，这样能利用两者的优点，从而提高权重确定的合理性和有效性2．4 模糊综合评价 根据混合赋权法得到的权重向量Ai 和单个指标的模糊评价矩阵Ri，采用模糊算子评价得到第一级模糊综合评价模型Qi = Ai* Ri，其中，模糊算子( * ，+) 为加权平均法; 根据第一级的模糊综合评价矩阵Q及其所分配的权重A可得第二级模糊综合评价模型Z=A* R'，其中，第二级模糊综合评价矩阵R'为第一级模糊综合评价矩阵Q; 最后，根据构建的预警等级评价集，采用最大隶属度原则得到网络舆情预警等级
3 网络舆情预警模型应用本文选择近期网络上的热点事件 碾压女童事件，针对网友对中国民众道德的评论进行研究，选定网络舆情的评价指标主要为突发事件指标舆情网民指标舆情媒体指标舆情态势指标四大类本文采用混合赋权法确定网络舆情各指标的权重系数，构建了基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型
3．1 舆情指标权重计算
3．1．1 AHP赋权法 AHP法是一种定性与定量相结合多目标决策和规划的分析方法，被广泛应用于多目标多要素多层次的非结构化的问题［14］其确定舆情指标权重的步骤:a． 构建递阶层次结构 建立的递阶层次结构如图2所示，其中，目标层记为A层，准则层记为B层，指标层记为C层图2 舆情指标递阶层次结构图b． 构建两两比较判断矩阵 根据1～9的比例标度理论，将同层指标之间的重要程度进行两两比较，得到量化的判断矩阵 而矩阵中各元素bij 的取值要根据1～9的比例标度，其标度见表1表1 判断矩阵比例标度1 表示两个因素相比，具有相同的重要性3 表示两个因素相比，因素i比因素j稍微重要5 表示两个因素相比，因素i比因素j明显重要7 表示两个因素相比，因素i比因素j强烈重要9 表示两个因素相比，因素i比因素j极端重要2，4，6，8表示上述相a邻判断的中间值倒数因素i与j的重要性之比为aij，则因素j与i重要性之比为aji =1/aij针对该舆情话题，为了比较舆情各指标之间的重要程度，设计了调查问卷: 首先，将舆情指标按照非常重要比较重要重要比较不重要非常不重要进行选择 其中，非常重要4分，比较重要3分，重要2分，比较不重要1分，非常不重要0分，然后，按照回收问卷中相同指标的得分的加权值计算每个指标的总得分 本次调查共向专家发放问卷90份，回收有效问卷82份，达到问卷调查的有效范围 根据调查问卷的结果，确定B层判断矩阵( A－B) 各元素: 舆情网民指标( B2) 比突发事件指标( B1) 稍微重要，取b21 =2;舆情网民指标( B2) 比舆情媒体指标( B3) 明显重要，取b23 =4; 舆情媒体指标( B3) 比舆情态势指标( B4) 稍微重要，取b34 =3 ( A－B) 判断矩阵如表2所示，同理可得B层及C层的各指标的判断矩阵表2 A－B矩阵A B1 B2 B3 B4B1B2B3B4121/31/51/211/41/63411/35631c． 计算各矩阵的max 根据构建的判断矩阵，使用MATLAB计算各判断矩阵的特征向量和特征值，并找出最大特征值(max)d． 矩阵的一致性检验 为了检验判断矩阵的一致9 4 第6期 王铁套，等: 基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型性，其一致性指标CI和随机一致性指标CR的计算公式分别为: CI=(max －n) /( n－1) ， CR=CI/RI( n为矩阵阶数) ， RI值如表3所示表3 矩阵的平均随机一致性指标RI的取值n 1 2 3 4 5 6 7 8 9RI 0 0 0．58 0．90 1．12 1．24 1．32 1．41 1．45另外，层次总排序一致性检验可以防止层次单排序中小的不合理产生的累计效果，其计算公式如下:CR总 =ki=1CI( i) Liki=1RI( i) Li其中i 为C层次矩阵编号，k为C层次矩阵个数，Li为C层次矩阵权重如果一致性指标CR总＜0． 10，该矩阵可以接受，按照步骤e计算各指标的权重; 否则，需要调整矩阵各元素取值，重新计算和检验e． 计算各指标的权重; 判断矩阵的最大特征值max，则相应的特征向量Nij，最后，将最大特征值所对应的特征向量归一化，得到权重向量L=( l1，l2，，ln)3．1．2 熵值赋权法 熵值法是一种客观赋权法，其根据各指标值的变异程度所反映信息量的大小来确定指标的权重 其确定指标权重的步骤为:a． 计算各指标的熵值，各指标的熵值计算公式为:Ej =－1lnnni=1fijln( fij)fij =xijni=1xijb． 计算各指标的差异系数，各指标的差异系数为:Hj =1－Ejc． 确定各指标的权重，对Hj 作归一化处理，作为各指标的权数:l =Hjnj =1Hj，j =1，2，，m舆情指标权重向量为L＇=( l1，l2，，ln)3．1．3 混合赋权法 混合赋权法的计算公式为:Wi = Li + L＇i其中，Li 为主观权重向量; L＇i 为客观权重向量，0＜Wi ＜1， Wi =1，和 分别表示主客观赋权方法的相对重要度，且0 1，0 1
3．2 舆情指标隶属度计算
针对定性舆情指标，采用专家评分的方法，评定出舆情指标隶属于评价集的预警等级，并对评定结果进行归一化处理针对定量舆情指标，建立相应的隶属函数，计算出舆情指标隶属于评价集的预警等级，并进行归一化处理 根据从网络信息中获得的舆情指标数据，并依据高斯函数计算各指标的隶属度突发事件指标隶属度: 设x1 ［0，1］归一化事件性质，x2 ［0，1］归一化事中作用度，x3 ［0，1］归一化事后影响度，x4 ［0，1］归一化事件危害度，突发事件指标论域K=［0，1］4，模糊子集A1 ={一般} 与A2={重要} 的隶属度函数分别为:A1( x1，x2，x3，x4) =14［exp －x122( ) 2+exp －x222( ) 2+exp －x322( ) 2+exp －x422( ) 2 ］A2( x1，x2，x3，x4) =14［exp －1－x ( )122( ) 2+exp －1－x ( )222( ) 2+exp －1－x ( )322( ) 2+exp －1－x ( )422( ) 2 ］舆情网民指标隶属度: 设x5 ［0，1］归一化网民聚集度，x6 ［0，1］归一化网民活跃度，x7 ［0，1］归一化网民情感度，x8 ［0，1］归一化网民分歧度，舆情网民指标论域K=［0，1］4，模糊子集B1 ={分散} 与B2 ={集中} 的隶属度函数分别为:B1( x5，x6，x7，x8) =14［exp －x522( ) 2+exp －x622( ) 2+exp －x722( ) 2+exp －x822( ) 2 ］B2( x5，x6，x7，x8) =14［exp －1－x ( )522( ) 2+exp －1－x ( )622( ) 2+exp －1－x ( )722( ) 2+exp －1－x ( )822( ) 2 ］舆情媒体指标隶属度: 设x9 ［0，1］归一化媒体权威度，x10 ［0，1］归一化媒体可信度，x11 ［0，1］归一化传播速度，x12 ［0，1］归一化传播阶段，舆情媒体指标论域K=［0，1］4，模糊子集C1 ={慢} 与C2={快} 的隶属度函数分别为:C1( x9，x10，x11，x12) =14［exp －x922( ) 2+exp －x1022( ) 2+exp －x1122( ) 2+exp －x1222( ) 2 ］C2( x9，x10，x11，x12) =14［exp －1－x ( )922( ) 2+exp －1－x ( )1022( ) 2+exp －1－x ( )1122( ) 20 5 情 报 杂 志 第31卷+exp －1－x ( )1222( ) 2 ］舆情态势指标隶属度: 设x13 ［0，1］归一化热度，x14 ［0，1］归一化倾向度，x15 ［0，1］归一化关注度，x16 ［0，1］归一化发展度，舆情态势指标论域K=［0，1］4，模糊子集D1 ={稀疏} 与D2 ={紧密} 的隶属度函数分别为:D1( x13，x14，x15，x16) =14［exp －x1322( ) 2+exp －x1422( ) 2+exp －x1522( ) 2+exp －x1622( ) 2 ］D2( x13，x14，x15，x16) =14［exp －1－x ( )1322( ) 2+exp －1－x ( )1422( ) 2+exp －1－x ( )1522( ) 2+exp －1－x ( )1622( ) 2 ］3．3 舆情指标综合评价 第一级模糊综合评价: 依据计算得到的各指标的隶属度建立模糊评价矩阵Ri:Ri =ri，1，1ri，1，2ri，1，mri，2，1ri，2，2ri，2，mri，k，1ri，k，2ri，k，m其中，rij表示隶属度，该隶属度表示舆情各指标对评价集的隶属度，根据计算的各指标的隶属度构建舆情指标的评价矩阵RB1－C1=r1，1，1r1，1，2r1，1，3r1，1，4r1，2，1r1，2，2r1，2，3r1，2，4r1，3，1r1，3，2r1，3，3r1，3，4r1，4，1r1，4，2r1，4，3r1，4，4RB2－C5=r2，1，1r2，1，2r2，1，3r2，1，4r2，2，1r2，2，2r2，2，3r2，2，4r2，3，1r2，3，2r2，3，3r2，3，4r2，4，1r2，4，2r2，4，3r2，4，4RB3－C9=r3，1，1r3，1，2r3，1，3r3，1，4r3，2，1r3，2，2r3，2，3r3，2，4r3，3，1r3，3，2r3，3，3r3，3，4r3，4，1r3，4，2r3，4，3r3，4，4RB4－C13=r4，1，1r4，1，2r4，1，3r4，1，4r4，2，1r4，2，2r4，2，3r4，2，4r4，3，1r4，3，2r4，3，3r4，3，4r4，4，1r4，4，2r4，4，3r4，4，4然后，将单个指标的评价矩阵和相应的权重系数代入公式Qi =Li* Ri，得到各指标的一级模糊综合评价为:Q=QB1－C1QB2－C5QB3－C9QB4－C13=LB1－C1* RB1－C1LB2－C5* RB2－C5LB3－C9* RB3－C9LB4－C13* RB4－C13其中，Li 是C层子指标的权重向量，Ri 是C层子指标的模糊评价矩阵第二级模糊综合评价: 依据计算所得的第一级模糊综合评价矩阵Q和各指标的权重分配LA－B:Q=QB1－C1QB2－C5QB3－C9QB4－C13=LB1－C1* RB1－C1LB2－C5* RB2－C5LB3－C9* RB3－C9LB4－C13* RB4－C13得到第二级模糊综合评价为:Z=LA－B* Q其中，LA－B 是B层各指标的权重向量，Q是B层各指标的模糊评价矩阵最后，将第二级模糊综合评价结果Z归一化得到Z'，根据最大隶属度原则可以判定该突发事件网络舆情的预警等级3．4 网络舆情预警等级 依据实例计算与分析的结果，针对不同的网络舆情预警等级，作出相应的预警等级判定 依据构建的预警等级给予相应的网络舆情预警，如果预警等级在比较严重以上，应该向政府管理者或决策者提供预警等级结果及潜在的关键舆情指标; 根据前述的各影响因素对各评价等级隶属度，按照最大隶属原则确定各舆情因素所属等级; 设等级在比较严重以上的影响因素为关键因素，对各关键因素应提出相应的防范措施及建议
4 结 语
本文依据网络舆情的特点，从舆情事件网民媒体和态势四个方面构建了舆情指标体系，然后基于此指标体系，采用混合赋权法进行指标权重分配，将模糊综合评价法应用于舆情预警研究中，选择合适的模糊算子，构建了网络舆情预警模型，利用模糊综合评价法量化舆情指标并进行预警，确定网络舆情的预警等级，为解决网络舆情预警提供了一种新方法
参 考 文 献［1］刘同明，夏祖勋，解洪威． 数据融合技术及其应用［M］． 北京:清华大学出版社，1998:230－236［2］曹可劲． 基于多源信息的属性融合和威胁估计技术研究［D］．南京: 解放军理工大学，2006［3］胡起伟，石 全，王广彦，等． 基于神经网络的威胁评估研究(下转第58页)1 5 第6期 王铁套，等: 基于模糊综合评价法的网络舆情预警模型发起网民的负面情绪 而当网民处于愤怒厌恶的负面情绪时，网民容易表现出更过激且非理性的行为，期望给导致自己愤怒的对象造成伤害，如咒骂反击等［18］，以达到泄愤的目的 例如在李刚之子撞人致死事件的回帖内容中，咒骂之类的回帖较多，而且在同一回帖中愤怒语句被重复了很多遍，例如有网民回帖此等垃圾不死，公理何在? 该句话被重复了13遍; 此外还有大量建议人肉的回帖 正是被激发的负面情绪驱动着众多行为不一诉求不同的网民，集体性地且行为较一致地参与到互联网的舆论构建和网络动员中通过比较网络群体事件和非网络群体事件的特征，本文发现指标回帖密集度和网民负面情绪，如愤怒厌恶，是能够有效区分网络群体事件和非网络群体事件 这两个指标对于我们认识网络群体事件的本质和发展规律，为政府有效预测应对和管理网络群体事件打下了理论基础参 考 文 献［1］揭 萍，熊美保． 网络群体性事件及其防范［J］． 江西社会科学，2007( 9) : 238－242［2］葛 琳． 网络舆论与网络群体性事件［J］． 新闻爱好者: 上半月，2008( 9) :20－21［3］杨久华． 当前我国网络群体事件发生的模式趋势及其防范策略［J］． 江西公安专科学校学报，2009，131( 3) : 39－42［4］杜骏飞． 网络群体事件的类型辨析［J］． 国际新闻界，2009( 7) : 76－80［5］何国平． 网络群体事件的动员模式及其舆论引导［J］． 思想政治工作研究，2009( 9) :37－39［6］裘伟廷，林亚斐，任 颖等． 关于网络群体性事件的新思考［J］． 宁波广播电视大学学报，2010，8( 1) :1－8［7］曲成义． 网络突发事件应急治理的指导思想和正确原则［J］．中国信息界，2007( 20) :31［8］徐 炯． 网络群体事件成因及政府治理路径探析［J］． 新闻知识，2010( 9) :48－50［9］彭知辉，龚心斌． 论网络与群体性事件［J］． 山东警察学院学报，2008，20( 1) :106－109［10］胡圣方． 国内网络群体性事件理论研究述评［J］． 重庆邮电大学学报: 社会科学版，2011，23( 3) :33－36［11］高恩新． 互联网公共事件的议题建构和共意动员 以几起网络公共事件为例［J］． 公共管理学报，2009，6( 4) : 96－104［12］王扩建． 网络群体性事件: 一种新型危机形态的考量［J］． 天津行政学院学报，2010( 2) :29－34［13］唐 斌． 群体性事件的网络传播与政府干预分析［J］． 河南师范大学学报: 哲学社会科学版，2009，36( 6) :42－46［14］林 凌． 网络群体事件传播机制及应对策略［J］． 学海，2010( 5) :19－24［15］相喜伟，王秋菊． 网络舆论传播中群体极化的成因与对策［J］． 新闻界，2009( 5) :94－95［16］冯 艳． 人肉搜索在美国VS在中国［J］． 现代计算机，2009( 1) :125－126［17］Krippendorff，K． Content Analysis: anintroductiontoitsmethodology［M］． SagePublications，2004［18］保罗 艾克曼著． 情绪的解析［M］． 杨 旭译，海口: 南海出版社，2008(责编:刘影梅)(上接第51页)［J］． 计算机仿真，2006，23( 6) :25－27，123［4］雷英杰，王宝树，王 毅． 基于直觉模糊推理的威胁评估方法［J］． 电子与信息学报，2007，29( 9) :2077－2081［5］康立军，王建中． 一种基于支持向量机的防空目标威胁估计方法［J］． 中北大学学报: 自然科学版，2008，29( 4) :338－342［6］吴绍忠，李淑华． 互联网络舆情预警机制研究［J］． 中国人民公安大学学报: 自然科学版，2008，3( 3) :38－42［7］戴 媛，姚 飞． 基于网络舆情安全的信息挖掘及评估指标体系研究［J］． 情报理论与实践，2008，31( 6) :873－876［8］钱爱兵． 基于主题的网络舆情分析模型及其实现［J］． 现代图书情报技术，2008( 4) :49－55［9］曾润喜． 网络舆情突发事件预警指标体系构建［J］． 情报理论与实践，2010，33( 1) :77－80［10］谈国新，方 一． 突发公共事件网络舆情监测指标体系研究［J］． 华中师范大学学报: 人文社会科学院，2010，49( 3) :66－70［11］ArnesA，Sallhammar K，HaslumK，et al． Real－TimeRiskAssessment withNetworkSensors andIntrusionDetectionSystems［C］． Procthe2005International ConferenceonComputationalIntelligenceandSecurity，Xi anChina，Springer Press，2005:388－397P［12］谢季坚，刘承平． 模糊数学方法及其应用［M］． 武汉: 华中科技大学出版社，2000［13］JuA，Wang A． InformationSecurity Models andMetrics［C］．Proc the 43rdACMSoutheast Conference，Kennesaw，GA，USA，ACMPress，2005:178－184P［14］SaatyTL． 层次分析法［M］． 许树柏等译． 北京: 煤炭工业出版社，1988
