基于本體的網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益壯大,網(wǎng)絡(luò)迅速普及、網(wǎng)民數(shù)量快速增長。從而,網(wǎng)絡(luò)輿情慢慢成為映射社會(huì)輿情的實(shí)時(shí)晴雨表,從某種程度上它可以最直接、最快速地反映了經(jīng)濟(jì)、政治、文化的狀況和發(fā)展態(tài)勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)輿情分析順理成章的成為了解社情民意的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而,監(jiān)管機(jī)構(gòu)往往更關(guān)注某個(gè)領(lǐng)域、層次的輿情情況,從基于關(guān)鍵詞的搜索結(jié)果中的海量信息中找到與特定領(lǐng)域的相關(guān)的局部信息是非常困難的,另一方面,由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性、共享性、扁平性使得網(wǎng)絡(luò)輿情的出現(xiàn)和監(jiān)管不再具有地域

2、性,不再具有邊界。因此,缺少語義理解的關(guān)鍵詞搜索,在正確表達(dá)搜索期望時(shí)總顯得力不從心。
　　根據(jù)研究目的的需求,本文的研究工作需從以下內(nèi)容進(jìn)行:
　　深入理解本體在輿情分析過程中的作用,使輿情分析基于語義的理解之上。本文針對(duì)傳統(tǒng)的web挖掘缺少對(duì)文本語義的理解問題,提出了基于本體的Web挖掘。在挖掘分析之前,利用本體對(duì)文本語義的理解,之后進(jìn)行挖掘分析。這就將本體知識(shí)運(yùn)用到Web挖掘之中,使得兩個(gè)領(lǐng)域的研究成果可以相互促進(jìn),共

3、同來解決輿情分析這個(gè)復(fù)雜的社會(huì)問題。
　　研究文本分類算法,結(jié)合領(lǐng)域本體,改進(jìn)文本分類以適應(yīng)輿情分析特殊需求。由于傳統(tǒng)的分類方法不能很好的適應(yīng)輿情分析的特殊需要,本文對(duì)文本分類算法,做了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn),以適應(yīng)輿情分析特定需求。輿情分析中,文本樣例分布不均會(huì)導(dǎo)致分類偏差,這種改進(jìn)有效的減小了樣例不均對(duì)分類結(jié)果的影響,從而減小了偏差。
　　最后,完善傳統(tǒng)的情感傾向計(jì)算方法,對(duì)情感傾向性進(jìn)行定量的計(jì)算分析,本文完善了對(duì)情感傾向性定量的