輿情監(jiān)控關鍵技術研究與系統(tǒng)實現.pdf

1、隨著互聯網的迅猛發(fā)展和網民數量的迅速增長，網站的功能也不斷擴展，由此造成了人們參與網絡活動的方式不斷演化，即從簡單的獲取信息到直接參與網絡內容的建設。網絡逐漸成為了信息的集散地，進而發(fā)展成為民意的集散地。研究網絡輿情監(jiān)控相關技術對于維護國家的信息安全，保障社會的輿情穩(wěn)定具有積極的重要意義。及時了解和掌握瞬息萬變的網絡熱點話題并合理地引導網絡輿論，就成為當前一個很重要的研究課題。 網絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)是通過對互聯網海量信息進行自動獲取

2、、自動分類、專題聚焦等，實現監(jiān)控網絡輿情的信息處理系統(tǒng)。用戶可以通過網絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)全面掌握當前網絡輿情動態(tài)，為相關機構提供依據，以便做出正確的輿論引導，形成正確的決策。并且可以利用信息自動處理及時迅速的特點，結合人工監(jiān)控體系形成快速的輿情預警響應處理機制。 本文研究了輿情監(jiān)控技術的現狀和不足，按照監(jiān)控的需求，設計并實現了一個網絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)IPFMS(Internet Public Feelings Monitoring Sy

3、stem)。系統(tǒng)根據網絡監(jiān)控的特點，提出了兩層監(jiān)控處理方法：先根據用戶設定的主題關鍵詞用快速關鍵字匹配的方法過濾掉無關的主題內容，再對相關主題內容用較為復雜的文本分類方法進行處理。兩層監(jiān)控處理方法減輕了后續(xù)文本處理分析的強度，提高了系統(tǒng)的整體速度。對于IPFMS中的關鍵技術——文本分類處理技術，本文從特征提取角度出發(fā)，利用改進的DF (Document Frequency，文檔頻率) 方法，結合IG (Information Gain，