面向中文論壇的網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展為公眾輿情的表達和傳播提供了新的途徑，越來越多的人通過網(wǎng)絡(luò)來表達自己對社會問題的意見和看法。其中，網(wǎng)絡(luò)論壇（BBS）是公眾在互聯(lián)網(wǎng)上表達輿情的最主要途徑，較之博客、即時通訊工具等渠道而言，其輿情表達優(yōu)勢更為明顯。然而，BBS蘊含的信息復(fù)雜多樣，存在大量的不良或消極內(nèi)容，當這些不良信息匯集在一起成為輿論爆發(fā)點時，就會質(zhì)變成群體性事件，影響到社會安定。因此，面向BBS，分析網(wǎng)絡(luò)輿情的傾向性也就迫在眉睫。
　　 目前，

2、分析網(wǎng)絡(luò)輿情主要采用的是文本傾向性分析方法，如：基于傳統(tǒng)的機器學習的文本傾向性分析方法、基于語義模式匹配的文本傾向性分析方法、基于統(tǒng)計情感詞傾向性值的文本傾向性分析方法等。研究現(xiàn)有文本傾向性分析技術(shù)的基礎(chǔ)上基于統(tǒng)計情感詞傾向性值的方法，提出了一種利用VSM（vector space model）描述論壇主帖和回帖傾向性的方法。其中，向量中的特征項來源于文本關(guān)鍵詞（選取名詞），每個項的權(quán)值是文本中針對這個關(guān)鍵詞的所有情感詞語義傾向性值的統(tǒng)

3、計加權(quán)，以通過對比和分析主帖回帖的傾向性向量而得到回帖對于主帖的態(tài)度。
　　 首先，提出新的文本傾向性分析方法對論壇中所有主貼的回帖進行傾向性分析。然后，針對single-pass聚類本身的不足進行了改進，設(shè)計了一種基于single-pass聚類的聚類算法，對論壇主帖進行聚類，挖掘出網(wǎng)絡(luò)輿情熱點話題并以新的文本傾向性分析方法對熱點話題進行傾向性分析。最后，通過構(gòu)建一個面向中文BBS網(wǎng)絡(luò)輿情分析的原型系統(tǒng)作為實驗平臺，通過對比實驗