網(wǎng)絡(luò)輿情中熱點挖掘及文本傾向性分析技術(shù)的研究.pdf

1、隨著Internet技術(shù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)確立了它第四大媒體的主導(dǎo)地位，成為社會公眾發(fā)布信息、獲取信息和傳遞信息的主要載體。網(wǎng)絡(luò)輿情作為社會輿情在網(wǎng)絡(luò)中的延伸，不僅反映了現(xiàn)實社會中的各類問題，而且會對現(xiàn)實社會產(chǎn)生重大影響。因此，對網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)的研究已成為一項緊迫而又重要的課題。在網(wǎng)絡(luò)輿情分析中，網(wǎng)絡(luò)輿情信息獲取的快與準(zhǔn)、內(nèi)容分析的確定性、輿情研判的準(zhǔn)確性、輿情響應(yīng)及時性、信息跟蹤的及時性等目標(biāo)的實現(xiàn)是網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究的重中之重，

2、其核心技術(shù)即輿情分析引擎。
　　 針對網(wǎng)絡(luò)輿情分析的實際應(yīng)用，本文在綜合考慮網(wǎng)絡(luò)輿情的特征和人們的認(rèn)知規(guī)律基礎(chǔ)上，進(jìn)行了輿情熱點挖掘、文本傾向性分析兩個關(guān)鍵技術(shù)的研究，主要工作如下：
　　 1、描述了網(wǎng)絡(luò)輿情分析中的重點內(nèi)容，研究了網(wǎng)絡(luò)輿情分析中網(wǎng)絡(luò)信息的采集與提取、話題發(fā)現(xiàn)與跟蹤、網(wǎng)絡(luò)文本的傾向性分析和多文檔自動文摘這四項主要技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r和基本實現(xiàn)過程。
　　 2、探討了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點的表示及特性，研究了輿

3、情的主題關(guān)注度計算公式和關(guān)聯(lián)主題的判定方法。詳細(xì)闡述了基于網(wǎng)絡(luò)間關(guān)系方法的輿情熱點挖掘算法，即輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點與鏈接的關(guān)系可以構(gòu)成復(fù)雜型網(wǎng)絡(luò)，具有典型的小世界與無標(biāo)度特征，使用PageRank方法與Hits方法，可以進(jìn)行頁面重要性排序，從而獲取網(wǎng)絡(luò)輿情熱點。以維基百科數(shù)據(jù)為仿真實例，利用維基條目間的結(jié)構(gòu)化語義關(guān)系和屬性信息，模擬構(gòu)建輿情網(wǎng)絡(luò)，驗證了上述兩種方法在網(wǎng)絡(luò)輿情熱點挖掘中的有效性。
　　 3、在總結(jié)文本語義傾向性的基本