论文基于微信数据挖掘的高职院校网络舆情管理是关于数据挖掘方面的论文题目、论文提纲、数据挖掘论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：微信公众号进行信息推送时可以产生巨大的数据,通过数据挖掘可以得到这些数据隐藏的信息.当前大多数高职院校的学生一入校都会关注学校的微信公众号,该文提出通过数据挖掘方式收集、整理和分析高职院校微信公众号的数据信息,可以将高职院校的微信公众号功能进一步扩大,使其成为院校网络舆情管理的新工具.
關键词：微信；数据挖掘；高职院校；网络舆情
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）31-0018-02
Research on Network Public Opinion Management of Higher Vocational Colleges Based on We Chat Data Mining
HUA Yan
（Wuxi City College of Technology, Wuxi 214153, China）
Abstract： When We Chat releases information, it can generate huge data. By data mining, we can get lots of hidden information behind these data. Most of the students in higher vocational colleges concern about the We Chat of their college, this paper puts forward a mining way of collection to analysis the We Chat public data of higher vocational colleges, and to expand the functionality, which is a new tool in the management of the network public opinion.
Key words： We Chat； data mining； higher vocational colleges； network public opinion
在当前信息技术高速发展的大环境下,高职院校的学生群体被称为“全面拥抱互联网媒体的一代”, 他们通过网络平台与人沟通、获取信息、游戏、在线购物、表达心声等.他们重度依赖网络, “每日必网”、“无网不在”已成为目前高职院校学生的一种基本生活方式.另外,教育管理体系中的直接管理者,如学生团干部、学生辅导员等也大多应用网络平台下发通知、宣传活动、了解学生的思想动态等,各大高校团委一般都开设了微信公众号作为德育宣传阵地.如何利用微信数据挖掘功能进行有效的高职院校舆情管理具有现实意义.
1 大数据时代微信的发展
微信从2011年推出以来,在全球市场上一路高歌猛进,发展迅速,目前,微信已有 7.6 亿之多的用户.微信用户可以通过手机发送语音、视频、图片、文字等信息,还提供公众平台、朋友圈、消息推送等多种功能.
2015年5月中旬,腾讯公布了2015年业绩报告.而Curiosity China则根据这份报告制作了2015微信用户数据统计,统计发现：超过90%的智能手机上都安装了微信；年龄方面,微信用户平均年龄只有26岁,97.7%的用户在50岁以下,86.2%的用户在18-36岁之间；职业方面,企业职员、自由职业者、学生、事业单位员工这四类占据了80%的用户；25%的微信用户每天打开微信超过30次,55.2%的微信用户每天打开微信超过10次.
这些用户在微信上做很多事情：享受美食、外出旅行时,拍摄美食与美景的照片分享到朋友圈,并可以加上地理位置；刷朋友圈,阅读朋友推荐的文章或关注公众号推送的信息；用语音与亲友、合作伙伴等联系,或扔漂流瓶与陌生人交友,甚至通过“摇一摇”功能随机交友；接收微博信息与邮件信息.这些功能在使用时将产生大量的数据,而且是带有个人真实信息的数据,这些数据的挖掘价值非常大.
2 高职院校微信数据挖掘的应用
当前,大多数高职院校在新生入学时即会让学生关注学校和校团委的相关微信公众号,通过微信进行德育教育、新闻推送、校园事务处理、校园活动公告等.学生关注微信公众号后会对感兴趣的信息进行阅读、讨论、转发,而这些数据的量是相当巨大的,如何对这些数据进行挖掘,并加以利用,引导学生有效利用微信公众号,并进行网络舆情管理,可以从以下几个方面进行.
2.1 学生信息的分类管理
高职院校微信公众平台可以使用第三方公司开发的会员卡功能,收集学生信息、统计学生信息,还能将学生按系科等进行分类管理,并且一般情况下学生的微信与手机号是绑定的,而手机号码是实名制的,管理起来更为方便.
2.2 后台数据的智能分析和决策指导
当前,微信公众号的数据后台已经做得比较完善,通过后台 “统计”模块可以挖掘和分析基础数据.
（1） 用户数据：与时间维度相关的用户数量（增,减,和）、用户来源等,可以多维度组合查看,还有基于全量用户的地域、性别、手机型号等属性的分布；
（2） 图文数据：与时间维度及文章维度相关的图文阅读量、转发量、点赞量、收藏量等数据,可以多维度组合查看；
（3） 消息数据：与时间维度及关键词维度相关的消息数据；
（4） 接口数据：调用技术接口的次数.
根据这些数据,从各种维度、各种交叉中发现不寻常的数据,再从不寻常中挖掘背后的原因.常规数据分析方法有：
（1） 列表：简单的列表,公众号数据后台已经提供,更全的数据表格可以选定维度后导出excel表,做更深度的处理；
总结:本文是一篇关于数据挖掘论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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