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文檔簡(jiǎn)介
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(huì)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(huì)輿情在網(wǎng)絡(luò)中的延伸,不僅反映了現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的各類(lèi)問(wèn)題,而且會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)產(chǎn)生重大影響。因此,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)的研究已成為一項(xiàng)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(shí)性、信息跟蹤的及時(shí)性等目標(biāo)的實(shí)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(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的實(shí)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(diǎn)挖掘、文本傾向性分析兩個(gè)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(diǎn)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(dòng)文摘這四項(xiàng)主要技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r和基本實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
2、探討了網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)的表示及特性,研究了輿
3、情的主題關(guān)注度計(jì)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(diǎn)挖掘算法,即輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)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(wú)標(biāo)度特征,使用PageRank方法與Hits方法,可以進(jìn)行頁(yè)面重要性排序,從而獲取網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)。以維基百科數(shù)據(jù)為仿真實(shí)例,利用維基條目間的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義關(guān)系和屬性信息,模擬構(gòu)建輿情網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)證了上述兩種方法在網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)挖掘中的有效性。
3、在總結(jié)文本語(yǔ)義傾向性的基本
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