本文關鍵詞：基于語義網的輿情監(jiān)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網絡信息技術的快速發(fā)展,特別是社交網絡的活躍,給言論自由開辟了一條便捷的途徑,但有人卻利用網絡故意造謠和歪曲事實誤導民眾,給社會和企業(yè)造成了嚴重的不良影響,為積極應對突發(fā)的網絡輿情,迫切需要運用信息化手段實現(xiàn)網絡輿情的自動監(jiān)控。大部分輿情監(jiān)控所采取的機制是對網絡信息進行關鍵詞全文檢索,將匹配到一個或多個輿情關鍵詞的信息確定為相關輿情信息,導致出現(xiàn)很多與輿情無關的內容,準確率較低。本文根據(jù)蘭州石化公司輿情監(jiān)控的實際需要,設計并實現(xiàn)了一個基于語義網的輿情監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)將語義網技術引入輿情監(jiān)控當中,收集與輿情相關的領域知識,建立了輿情本體和情感本體,利用本體可推理的特性對信息進行輿情推理分析。通過在情感本體中設置情感強度和級性,判斷信息中的主觀傾向,從而實現(xiàn)輿情工作的高效準確。輿情監(jiān)控的主要工作有信息采集和輿情研判,該系統(tǒng)設計為兩層結構:信息采集層和輿情處理層。信息采集層具有“網絡爬蟲”模塊、“網頁凈化處理”模塊和“中文分詞”模塊,功能分別是廣泛采集網絡信息,對采集的網頁做主題內容提取,再將提取出的純文本信息進行分詞處理。輿情處理層的功能是將采集的信息與輿情本體匹配,對匹配到的本體進行輿情抽取及輿情推理,最后生成輿情信息報告。論文主要完成了基于語義網的輿情監(jiān)控系統(tǒng)的需求分析、詳細設計和系統(tǒng)實現(xiàn)。目前該系統(tǒng)已投入運行,能有效輻射主流輿論站點,準確率達到輿情監(jiān)控的需求,為蘭州石化公司的維穩(wěn)工作做出了積極的貢獻。
【關鍵詞】：網絡輿情 網絡信息采集 網頁凈化 中文分詞 語義網 本體 輿情抽取 輿情推理
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1;TP277
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 論文研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文主要工作11-12
• 1.4 論文的組織結構12-14
• 第二章 系統(tǒng)需求分析及總體設計方案14-19
• 2.1 系統(tǒng)總體需求描述14-15
• 2.2 系統(tǒng)框架設計15
• 2.3 系統(tǒng)體系結構設計15-17
• 2.3.1 輿情信息采集功能模塊16
• 2.3.2 輿情信息分析功能模塊16-17
• 2.3.3 系統(tǒng)架構設計17
• 2.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境和采用的軟件17-18
• 2.5 本章小結18-19
• 第三章 信息采集功能的設計與實現(xiàn)19-34
• 3.1 信息采集19-25
• 3.1.1 信息采集的范圍19
• 3.1.2 網絡爬蟲19-20
• 3.1.3 PageRank網頁排序技術算法20-21
• 3.1.4 深度優(yōu)先策略21-22
• 3.1.5 廣度優(yōu)先策略22
• 3.1.6 最佳優(yōu)先策略22-23
• 3.1.7 搜索引擎輔助采集23
• 3.1.8 應用效果及主要技術指標23-24
• 3.1.9 采集信息數(shù)據(jù)庫表結構24-25
• 3.2 網頁凈化處理25-29
• 3.2.1 網頁內容結構分析26-27
• 3.2.2 網頁內容塊類型的判斷27
• 3.2.3 主題內容塊的判斷算法及頁面凈化過程27-29
• 3.3 中文分詞技術29-33
• 3.3.1 中文分詞的算法29
• 3.3.2 基于詞庫匹配的算法29-30
• 3.3.3 基于統(tǒng)計的分詞算法30-31
• 3.3.4 基于規(guī)則的分詞算法31
• 3.3.5 中文分詞的設計及實現(xiàn)31-33
• 3.4 本章小結33-34
• 第四章 輿情處理功能的設計與實現(xiàn)34-57
• 4.1 語義網35-38
• 4.1.1 語義網的概念35
• 4.1.2 語義網體系結構35-38
• 4.2 本體的概念、特點和構建依據(jù)38-39
• 4.2.1 本體的概念38
• 4.2.2 本體的功能特點38-39
• 4.2.3 本體的構建規(guī)則39
• 4.3 本體語言39-42
• 4.3.1 本體建模語言選擇39-40
• 4.3.2 OWL的三個子語言的描述40-41
• 4.3.3 OWL-Lite語言描述41
• 4.3.4 本體開發(fā)工具41-42
• 4.4 輿情本體構建的流程及方法42-43
• 4.4.1 輿情本體的構建流程42-43
• 4.4.2 輿情本體循環(huán)獲取構建方法43
• 4.5 輿情本體的構建43-48
• 4.5.1 收集整理輿情主題詞并建立主題詞表43-45
• 4.5.2 輿情本體的構建45-48
• 4.5.3 本體數(shù)據(jù)庫ER圖48
• 4.6 基于語義的輿情分析48-55
• 4.6.1 基于本體的輿情匹配49-50
• 4.6.2 計算權重值判斷輿情50-51
• 4.6.3 本體規(guī)則描述及推理51-53
• 4.6.4 基于情感詞的主觀傾向判斷53-55
• 4.7 系統(tǒng)應用測試55-56
• 4.8 小結56-57
• 第五章 總結57-59
• 5.1 論文的主要工作57-58
• 5.2 工作展望58-59
• 參考文獻59-61
• 致謝61

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本文編號：299994