【摘要】：現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)遍布在人們生活的每一個角落,越來越多的人參與到互聯(lián)網(wǎng)評論之中,在論壇、購物網(wǎng)站評論區(qū)等地方發(fā)表自己的意見。然而,由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性在某種程度上滋生了謠言,同時互聯(lián)網(wǎng)的信息傳遞速度也加速了謠言的傳播,對社會的穩(wěn)定產(chǎn)生了極大的危害。因此對網(wǎng)絡(luò)輿情的分析預(yù)測和監(jiān)控就顯得尤為重要。本系統(tǒng)旨在幫助政府了解網(wǎng)絡(luò)民情民意、了解政策實施后網(wǎng)絡(luò)民意的變化。同時為更好的規(guī)范網(wǎng)絡(luò)輿論,進(jìn)一步提高政府管理能力提供了技術(shù)支持。本系統(tǒng)以紅網(wǎng)熱門話題以及話題的評論信息為研究對象,依據(jù)文本情感分析技術(shù)和當(dāng)前的話題趨勢預(yù)測的研究,設(shè)計實現(xiàn)了一個具有輿情監(jiān)控和趨勢預(yù)測功能的網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容包括:首先,闡述了本系統(tǒng)的研究背景和意義,介紹了文本情感分析方向的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,總結(jié)了實現(xiàn)本系統(tǒng)所需采用的關(guān)鍵技術(shù)和理論知識。以及對本系統(tǒng)的功能需求進(jìn)行分析。其次,根據(jù)需求分析確定本系統(tǒng)的設(shè)計方案并進(jìn)行實現(xiàn)。主要分為頁面信息收集、情感傾向分析和輿情演化趨勢預(yù)測三大模塊。通過利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)并建立索引。采用基于語義的情感分析技術(shù)對網(wǎng)民對話題所持有的積極情感、消極情感和中立態(tài)度進(jìn)行分析和監(jiān)控,并運用可視化技術(shù)將相關(guān)情感采用圖表形式展現(xiàn)。最后,本系統(tǒng)采用當(dāng)前學(xué)者提出考慮話題點擊率、回復(fù)率和情感傾向評分的熱度值計算方法和使用Gamma模型對輿情演化趨勢進(jìn)行預(yù)測,以及對想法進(jìn)行了驗證和實現(xiàn)。本文最后對“湘潭九華開發(fā)區(qū)新建垃圾焚燒廠”事件進(jìn)行了一個月的統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過其態(tài)勢預(yù)測模塊所得的表格繪制了散點圖、折線圖,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)預(yù)測的話題發(fā)展曲線與話題現(xiàn)實中的演化趨勢大致相同,較好地完成了輿情演化趨勢的預(yù)測功能。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.52
【圖文】：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計形式

圖 2.2 HtmlPaser 使用 Node 對象保存各節(jié)點信息(5) 訪問各個節(jié)點的方法Node getParent ()：提取父節(jié)點NodeList getChildren ()：提取子節(jié)點的列表

這使得軟件開發(fā)人員在目標(biāo)系統(tǒng)上使用全文搜索更為容易。圖 2.3 Lucene 的結(jié)構(gòu)圖從圖 2.3 可以看出，Lucene 的體系由三部分組成：基礎(chǔ)設(shè)施封裝、索引核心和外部接口。Lucene 在搜索方面有下列優(yōu)勢：(1) 索引文件的格式與應(yīng)用于何種平臺無關(guān)。(2) 實現(xiàn)了分塊索引，并且為新文件建立小文件索引，大大提高索引效率，并與原始索引融合來提高性能。(3) 應(yīng)用非面向過程化體系構(gòu)造，致使 Lucene 擴(kuò)展的使用難度下降，便于增添新功能。(4) 索引創(chuàng)建者接受 Token 流并完成索引文件的創(chuàng)建。(5) 默許情況下用戶不需要通過自己編程就可以使系統(tǒng)得到高效的查詢功能，對于一直以來的商業(yè)全文檢索類引擎，Lucene 也顯示了十分突出的優(yōu)勢。

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃高峰;周學(xué)廣;;一種語句級細(xì)粒度情感傾向性分析算法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2015年04期

2 樂國安;董穎紅;;情緒的基本結(jié)構(gòu):爭論、應(yīng)用及其前瞻[J];南開學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版);2013年01期

3 呂韶華;楊亮;林鴻飛;;基于SimRank的跨領(lǐng)域情感傾向性分析算法研究[J];中文信息學(xué)報;2012年06期

4 葛斌;李芳芳;郭絲路;湯大權(quán);;基于知網(wǎng)的詞匯語義相似度計算方法研究[J];計算機(jī)應(yīng)用研究;2010年09期

5 聞彬;何婷婷;羅樂;宋樂;王倩;;基于語義理解的文本情感分類方法研究[J];計算機(jī)科學(xué);2010年06期

6 樊娜;蔡皖東;趙煜;李慧賢;;中文文本情感主題句分析與提取研究[J];計算機(jī)應(yīng)用;2009年04期

7 熊德蘭;程菊明;田勝利;;基于HowNet的句子褒貶傾向性研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年22期

8 葉強(qiáng);張紫瓊;羅振雄;;面向互聯(lián)網(wǎng)評論情感分析的中文主觀性自動判別方法研究[J];信息系統(tǒng)學(xué)報;2007年01期

9 徐琳宏;林鴻飛;楊志豪;;基于語義理解的文本傾向性識別機(jī)制[J];中文信息學(xué)報;2007年01期

10 朱嫣嵐;閔錦;周雅倩;黃萱菁;吳立德;;基于HowNet的詞匯語義傾向計算[J];中文信息學(xué)報;2006年01期

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1 張碩果;基于條件隨機(jī)場模型的文本分類研究[D];重慶大學(xué);2010年

本文編號：2800725