网络舆情研判技术的研究进展

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1、第30卷第12期情报科学Vol.30,No.122012年12月December,2012·综述·网络舆情研判技术的研究进展郝晓玲（上海财经大学信息管理与工程学院，上海200433）摘要：本文从网络舆情研判的基本流程出发，从舆情研判所涉及的关键技术：主题特征抽取技术、情感分析技术、热点发现算法、舆情研判模型、舆情演化分析技术等方面对已有研究文献进行归纳，旨在发现该领域中有待解决的技术难点，以期为未来深入研究奠定基础。关键词：网络舆情研判；用户兴趣模型；热点发现；情感分析；主题特征抽取中图分类号：G250.2文献标识码：A文章编号

2、：1007-7634（2012）12-1901-06StudyofKeyTechnologiesinJudgeofOnlinePeople’sOpinionsHAOXiao-ling(SchoolofInformationManagementandEngineering,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics,Shanghai200433,China)Abstract:Thispaperbeginsfrombasisprocessofonlinepublicopinion,andsumma

3、rizesandreviewsex⁃istingliteratureinthefollowingaspects:interestmodelofuser,extractionandstructureofthemeproper⁃ties,sentimentanalysis,algorithmsofhotspotdetection,andjudgemodelofpublicopinion,andpointsoutthekeyissuesneedtoberesolved,withanaimtolayafoundationforfutur

4、estudies.Keywords:judgeonpublicopinion;interestmodelofusers;hotspotdetection;sentimentanalysis;extrac⁃tionofthemeproperties舆情是社会舆情在互联网空间的映射，也成为政府1引言治国理政、了解社情民意，以及公共危机事件的信息收集、分析和预警的重要研究领域，通过舆情研判可随着网络论坛数量的日益增多，网络社区技术以有效地对事件做出回归分析和前景预测，从而提的飞速发展，以及形式多样的网络交流工具的广泛升处理能力和应对能

5、力。因此，舆情研判相关研究应用，互联网成为舆情传播的重要渠道，而互联网已经引起政府部门以及学术领域的高度关注。“裂变式”快速传播的特性也使得个人情绪和意见被迅速放大。互联网已成为各阶层利益表达、情感宣2网络舆情研判的关键技术泄、思想碰撞的舆论渠道。通过新闻跟帖、论坛、博客、即时通讯工具、搜索引擎等途径表现出的网络舆随着网络信息量的不断增大，以及目前危机事情的热点成为聚焦网民情绪、意见和行为形象的窗件管理等的需求不断增加，网络舆情研究日益得到口，也成为折射现实社会舆论和民情的镜像。网络关注。网络舆情研判是较为复杂的一项系统工程，收

6、稿日期：2011－11－01基金项目：教育部人文社科项目（10YJC860010）;上海财经大学“211三期”项目资助作者简介：郝晓玲（1975-），女，山东人，副教授，主要从事IT治理、网络舆情研究.1902情报科学30卷【7】涉及到多种信息渠道和多个信息采集与分析环节，Hulten提出基于文本的聚类，即文本的关键词作【4】以及多种技术和方法，同时也有赖于舆情应用人员为文本的特征。陈炯，张永奎提出基于词聚类的的经验判断。目前，多数应用于政府舆情监管部门中文文本主题抽取方法，该方法利用相关度对词的的系统仍然不能满足用户需求。本文

7、通过将在国内共现进行分析，建立词之间语义关联，并生成代表某【8】外期刊和会议上发表的文献和资料进行集中归纳和一主题概念的用种子词表示的词类。李建锋等提总结，旨在发现该领域中有待解决的技术难点，以期出基于聚类-遗传算法相结合的文摘提取方法，通为未来深入研究奠定基础。过聚类算法计算文本各种聚类的可能性，利用遗传网络舆情研判是对网络媒体上的舆情进行价值算法全局寻优的特点对聚类结果进行计算、组合得【9】和趋向判断的过程，其基本流程是：首先是根据舆情到最优的文本主题。苏喻等结合基于划分的聚类的工作需求对网络媒体上的信息进行采集，并对主算法

8、和基于密度的聚类算法的优点,提出了基于密要话题进行主题的识别与抽取，然后在对主题进行度的聚类算法DBCKNN。算法利用了k近邻和离群语义、情感和统计分析的基础上生成相关的热点，再度等概念,能够迅速确定数据集中每类的中心及其聚焦于热点话题基于用户的评价准则进行研判