网络舆情热点分析技术的研究与实现

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1、分类号：单位代码：10140密级：公开学号：4031541937专业学位论文论文题目：网络舆情热点分析技术的研究与实现ResearchandImplementationoftheTechniquesofHotspot英文题目：AnalysisforNetworkOpinions论文作者：申晓燕指导教师：李晓光教授专业：计算机技术完成时间：二○一八年四月辽宁大学硕士专业学位论文网络舆情热点分析技术的研究与实现ResearchandImplementationoftheTechniquesofHotspotAnalysi

2、sforNetworkOpinions作者：申晓燕指导教师：李晓光教授专业：计算机技术专业方向：数据挖掘答辩日期：2018年5月25日二○一八年五月·中国沈阳辽宁大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注的内容外，不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中进行了标注，并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日学位论文版权

3、使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权辽宁大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同时授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向社会公众提供信息服务。学校须按照授权对学位论文进行管理，不得超越授权对学位论文进行任意处理。保密（

4、），在年后解密适用本授权书。（保密：请在括号内划“√”）授权人签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要摘要随着互联网+时代的到来以及互联网技术的快速发展，互联网成为人们获取信息的主要渠道。由于网络信息高速传播以及信息量大的特性，如何在较短时间内快速准确地发现网络舆情热点信息，成为数据挖掘与自然语言处理领域研究的热点。本文在对网络舆情热点分析技术展开研究的基础上，设计并实现了网络舆情热点分析系统，该系统主要有用户登录、系统管理、舆情数据采集、舆情热点分析、舆情结果可视化五大功能模块。其中，舆情热点分析作为本系统

5、的核心功能模块，其子功能主要包括舆情数据预处理、舆情话题发现、舆情话题热度评估、舆情热点关键词提取。对于舆情数据预处理中的特征词选择问题，本文采用一种基于词语关联相似度的方法对舆情文本进行特征词选择。该方法利用《同义词词林》语义词典计算词语间的语义相似度，识别特征词集中的同义词，再对其进行加权同义词合并。对于舆情话题发现问题，本文采用一种基于相似性阈值自动选取的层次聚类方法。该方法首先利用余弦相似度对文本进行相似度计算，然后将得到的文本相似值生成相似性分布曲线，通过该曲线计算得到文本相似性最小阈值，将相似值大于最小阈

6、值的文本进行合并生成簇集，从而实现舆情话题发现。对于话题热度评估问题，本文采用一种热度因素分析方法进行热度值计算。该方法综合考虑话题相关报道数量、话题相关报道集中度、话题相关报道来源数量三个方面以实现话题热度评估。对于热点关键词提取问题，本文采用一种基于频繁特征词集挖掘的关键词提取方法。该方法利用FP-growth算法挖掘出频繁特征词集，计算频繁特征词集中项的TF*IDF值，按TF*IDF值进行排序从而实现热点关键词提取。本文分别从准确率、召回率、F值三个性能指标对舆情热点分析系统在话题发现准确度以及热点关键词提取准

7、确度方面进行评估。通过与其他方法的测评结果做对比，验证了系统所选方法的有效性。关键词：舆情分析，热点话题发现，热点关键词提取IABSTRACTABSTRACTWiththeadventoftheInternet+eraandtherapiddevelopmentofInternettechnology,theInternethasbecomethemainchannelforpeopletoobtaininformation.Duetothehighspeedofnetworkinformationtransmiss

8、ionandthecharacteristicsoflargeamountofinformation,howtofindhotinformationnetworkpublicopinioninashorttimewitharapidlyandaccuratelyway,whichbecomesahotspotinresearchofdatami