本文關(guān)鍵詞：基于Web信息抽取的網(wǎng)絡(luò)輿情統(tǒng)計(jì)與分析

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【摘要】：自1994年中國(guó)正式接入Internet起,中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模呈逐年持續(xù)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。據(jù)2015年12月統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)網(wǎng)民已達(dá)6.88億,超過(guò)半數(shù)的中國(guó)人已經(jīng)開(kāi)始使用互聯(lián)網(wǎng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)信息以紙質(zhì)文字材料傳播的形式,成為群眾思想、文化、信息獲取和交流的主要方式,又因?yàn)槠鋫鞑ニ俣瓤?波及范圍廣,參與人員多的特點(diǎn),它也成為社會(huì)輿論的主要聚集地。大到震驚世界的朝鮮核問(wèn)題、轟動(dòng)全國(guó)的天津大爆炸事件,小到某明星參加奧斯卡頒獎(jiǎng)典禮摔倒、某高校推出玉米炒提子菜系等,網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播越來(lái)越牽動(dòng)全社會(huì)人們的心。如何從數(shù)量龐大的網(wǎng)絡(luò)信息中獲取輿情信息,從而第一時(shí)間掌握輿情現(xiàn)狀,預(yù)測(cè)輿情走勢(shì),及時(shí)正確引導(dǎo)輿情走向,對(duì)社會(huì)健康穩(wěn)定的發(fā)展具有非常重要的意義。本文的研究思路就是在這個(gè)背景下產(chǎn)生的,具體的研究?jī)?nèi)容如下:(1)首先對(duì)在本文研究過(guò)程中使用到的理論知識(shí)進(jìn)行介紹,如Web信息抽取方法、文本表示方法,數(shù)據(jù)降維方法、聚類方法等。(2)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息(以新浪微博為例),主要是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù),大量爬取所需信息。本文采用的是企業(yè)開(kāi)發(fā)并已投入使用的新聞爬取系統(tǒng),該系統(tǒng)可以針對(duì)不同網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行合適的DOM解析模板配置,從而方便快捷的進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取。(3)針對(duì)短文本的特征,采用具有針對(duì)性的處理方式,對(duì)表情符號(hào)、轉(zhuǎn)發(fā)鏈接、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、圖片的預(yù)處理,主要借助網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)料庫(kù)并輔助以人工標(biāo)注的方式。對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行切詞處理,本文采用的中文分詞工具是R語(yǔ)言中的Rwordseg程序包。(4)為了使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)達(dá)到理想聚類效果,本文提出一種基于詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的FCM聚類算法,并對(duì)該算法的實(shí)際可操作性進(jìn)行的驗(yàn)證;在輿情分析方面,本論文使用基于支持向量機(jī)的情感傾向性方法進(jìn)行研究,并給出實(shí)例分析。
【關(guān)鍵詞】：信息抽取 聚類分析 詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系 輿情分析
【學(xué)位授予單位】：安慶師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1;F49
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-20
• 1.1 研究背景15-18
• 1.1.1 研究目的及意義15-16
• 1.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2 本文的主要研究?jī)?nèi)容18-20
• 第二章 相關(guān)概念與技術(shù)描述20-30
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情概念及組成要素20-22
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)輿情的概念20
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情的組成要素20-22
• 2.2 文本聚類算法描述22-25
• 2.2.1 支持向量機(jī)算法22-23
• 2.2.2 K近鄰算法23-24
• 2.2.3 層次聚類算法24-25
• 2.3 文本表示模型25-28
• 2.3.1 文本表示方法25-27
• 2.3.2 數(shù)據(jù)降維方法27-28
• 2.4 小結(jié)28-30
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集及輿情語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建30-44
• 3.1 微博數(shù)據(jù)采集30-38
• 3.1.1 微博用戶情況30-31
• 3.1.2 微博數(shù)據(jù)采集31
• 3.1.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)-企業(yè)版新聞抓取系統(tǒng)31-38
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建38-43
• 3.2.1 輿情語(yǔ)料的人工分類38-41
• 3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-42
• 3.2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)料的文本表示42-43
• 3.3 小結(jié)43-44
• 第四章 基于詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的FCM微博聚類算法44-54
• 4.1 引言44-46
• 4.2 詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系46-48
• 4.2.1 互信息向量46-47
• 4.2.2 同一文檔內(nèi)關(guān)聯(lián)關(guān)系47
• 4.2.3 不同文檔間關(guān)聯(lián)關(guān)系47-48
• 4.3 FCM聚類算法48-49
• 4.4 基于詞項(xiàng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的FCM聚類算法49-51
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-53
• 4.5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源51
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-53
• 4.6 小結(jié)53-54
• 第五章 網(wǎng)絡(luò)輿情情感傾向性分析實(shí)例研究54-62
• 5.1 我國(guó)房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情現(xiàn)狀54-56
• 5.2 情感傾向分析-以合肥市房地產(chǎn)為例56-60
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)準(zhǔn)備56-57
• 5.2.2 基于SVM的網(wǎng)絡(luò)輿情的情感分析方法57-58
• 5.2.3 房地產(chǎn)輿情文本情感傾向性分類58-60
• 5.3 合肥房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情情感傾向分析60-61
• 5.3.1 合肥房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析60-61
• 5.3.2 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警建議61
• 5.4 小結(jié)61-62
• 第六章 結(jié)論與展望62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 作者讀研期間所取得的讀研成果71

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7 陳t熀，

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