基于本體的網絡輿情挖掘研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網的日益壯大,網絡迅速普及、網民數量快速增長。從而,網絡輿情慢慢成為映射社會輿情的實時晴雨表,從某種程度上它可以最直接、最快速地反映了經濟、政治、文化的狀況和發(fā)展態(tài)勢。網絡輿情分析順理成章的成為了解社情民意的關鍵技術之一。然而,監(jiān)管機構往往更關注某個領域、層次的輿情情況,從基于關鍵詞的搜索結果中的海量信息中找到與特定領域的相關的局部信息是非常困難的,另一方面,由于互聯(lián)網的開放性、共享性、扁平性使得網絡輿情的出現和監(jiān)管不再具有地域

2、性,不再具有邊界。因此,缺少語義理解的關鍵詞搜索,在正確表達搜索期望時總顯得力不從心。
　　根據研究目的的需求,本文的研究工作需從以下內容進行:
　　深入理解本體在輿情分析過程中的作用,使輿情分析基于語義的理解之上。本文針對傳統(tǒng)的web挖掘缺少對文本語義的理解問題,提出了基于本體的Web挖掘。在挖掘分析之前,利用本體對文本語義的理解,之后進行挖掘分析。這就將本體知識運用到Web挖掘之中,使得兩個領域的研究成果可以相互促進,共

3、同來解決輿情分析這個復雜的社會問題。
　　研究文本分類算法,結合領域本體,改進文本分類以適應輿情分析特殊需求。由于傳統(tǒng)的分類方法不能很好的適應輿情分析的特殊需要,本文對文本分類算法,做了適當的改進,以適應輿情分析特定需求。輿情分析中,文本樣例分布不均會導致分類偏差,這種改進有效的減小了樣例不均對分類結果的影響,從而減小了偏差。
　　最后,完善傳統(tǒng)的情感傾向計算方法,對情感傾向性進行定量的計算分析,本文完善了對情感傾向性定量的