知识和数据双轮驱动网络舆情分析技术,本论文可用于舆情论文范文参考下载，舆情相关论文写作参考研究。
舆情论文参考文献：
〔摘 要〕为应对当前网络舆情的新挑战和舆情分析的精准性要求,需要从大数据的角度研究舆情处理新模式,从知识工程的角度挖掘舆情知识体系.借鉴知识技术和大数据技术在舆情领域的最新研究成果,设计了基于知识和数据双轮驱动的网络舆情分析模型,讨论了模型设计和关键技术.最后以“南海问题”主题舆情为案例,对模型在实际舆论工作中的效用进行了验证,结果显示该模型能够较好地对特定主题舆情进行深度分析和挖掘.
〔关键词〕网络舆情分析；知识技术；大数据；南海问题
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.04.015
〔中图分类号〕G206.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2018）04-0106-06
〔Abstract〕In order to meet the new challenge of the network public opinion analysis technology in the big data era.It is necessary to study new models of public opinion deals from the perspective of big data,and to excavate the public opinion knowledge structure from the perspective of knowledge engineering.The paper used the latest research of knowledge technology and big data technology in public opinion field for reference,and designed a network public opinion analysis model based on knowledge technology and big data science.Then discussed the design and key technology of the model,finally verified the actual utility in the work of the public opinion based on the subject“the South China Sea issue”public opinion analysis.The results showed that the model could good for a particular theme public opinion in-depth analysis and mining.
〔Key words〕network public opinion analysis；knowledge technology；big data；the South China Sea issue
网络舆情是广大网民对国家政治、经济、文化和社会发展趋势以及人们普遍关注的社会热点、难点在互联网上的集中体现,是网民表达情绪、述求、行为倾向的信息集合[1].中国互联网络信息中心第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2016年12月,我国网民规模达7.31亿,互联网普及率达到53.2%,手机网民规模占比达到95.1%.海量的用户资料和行为数据为情报学者研究网络舆情提供了堅实的数据基础.然而,庞大的数据体量、错综的行为关系和海量的碎片化知识制约了传统网络舆情分析技术的发展.同时,海量的用户网络数据是社会舆情在互联网上的映射,业已成为政府了解社会民生、加强执政能力,有关部门及时掌握舆论动向,发现潜在舆论危机的重要参考,网络舆情分析技术的关键性突破显得尤为迫切.当前大热的大数据、知识工程等相关研究工作为网络舆情分析技术的研究提供了理论和技术参考,海量的用户网络数据也已成为大数据的重要来源,网络舆情研究进入了大数据和大知识时代[1].
1 相关研究现状
1.1 网络舆情分析基础理论
网络舆情是网民情绪、意见、行为倾向的综合体现,按照其信息构成和内容可以分为多种类型[2].网络舆情产生和传播也存在不同的表现形态,比如电子政务、新闻网站、搜索引擎、社交网络等,当前最为典型的就是百度、网易、新浪微博和 微信等,涉及商品情报的还包括淘宝、京东、亚马逊等电子商务网站.
网络舆情分析基础理论就是要在传统舆情分析理论的基础上不断扩展和深化,既要从宏观上分析和预测用户群体性行为,也要从微观上洞察用户个体行为的动机和倾向.一般的,网络舆情分析基本流程包括舆情需求分析、舆情数据采集、话题识别、情感和统计分析、热点发现,以及基于用户的评价准则进行预测,并为需求方提供舆情服务[3].宏观上讲,网络舆情分析包括整个环节和流程,但一般只把数据采集之后、舆情服务之前的环节作为网络舆情分析的主要内容,其中涉及的关键技术主要包括：话题识别和跟踪、倾向性分析、话题传播分析等.
话题识别和跟踪的研究始于1996年,是由美国国防高级研究计划委员会、卡内基·梅隆大学、DARPA等研究机构的众多学者共同定义[4].话题识别和跟踪的主要任务是对相关话题的报道文本进行聚类,对特定话题进行跟踪报道,并以某种形式呈现给用户.常用的话题识别和跟踪方法主要是基于聚类和分类的方法[4].其中分类方法主要用于现有话题跟踪的场景,聚类则是用于识别新话题,包括层次聚类和增量聚类.层次聚类适合非实时的离线数据处理,增量聚类则能够进行在线话题识别,应用广泛.常用的增量聚类算法有单遍聚类算法、K-means聚类算法.
倾向性分析是通过用户发表的内容对用户要表达的情绪进行判断,识别出用户对某一问题或观点是持乐观或悲观、赞同或反对等.相关概念最早是由人工智能创始人之一的Minsky教授提出的.其主要应用在电子商务领域,在政治选举等舆情领域也有比较多的研究.情感分析随着机器学习相关技术的发展,取得了一些成绩,朱晓旭[5]提出两层架构的基于知识库和检索引擎的人物分类方法,基于知识库和机器学习中的文本分类方法对人物评价进行情感分析；房磊[6]结合语法知识,引入少量“评价词”——“评价对象”的搭配和大量的评论数据,对情感分析各个任务进行改进,实现功能模型简单有效,鲁棒性好.
结论：关于对不知道怎么写舆情论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文舆情监控论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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