网络舆情监测技术研究及其在高校的应用.docVIP

网络舆情监测技术研究及其在高校的应用 　　摘要：为了研究舆情监测技术及其在高校的应用，采用文献资料研究法，结合目前网络舆情监测的关键技术及网络监测系统及实践，从舆情监测、舆情分析、舆情展示、话题跟踪等全生命周期的舆情监测策略着手，对舆情监测技术在高校的应用做综合论述。 　　关键词：高校；舆情监测；舆情监测系统 　　中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）22-0042-02 　　网络舆情监测是个系统工程，涉及多种技术的运用，包括互联网有哪些信誉好的足球投注网站技术、信息智能处理技术、舆情挖掘技术，自然语言处理技术等[1]。高校网络舆情可以说是大学生的晴雨表，对构建和谐校园有着十分重要的意义。利用舆情监测技术对高校舆情进行监测，使高校管理者掌握第一手资讯，及时对学生加以引导，以避免形成突发事件。 　　1 高校网络舆情监测技术研究文献分析 　　近年来，国内外在理论上的研究和各种舆情监测软件系统的开发都层出不穷[2]，也取得了一定的成果。但目前对高校网络舆情监测技术的应用研究的还比较少。 　　研究选用中国知网为样本数据库， 以 “网络舆情监测”为主题进行检索，共检索文献1499篇，以“高校网络舆情监测”为主题共检索文献208篇，占到“网络舆情监测技术”相关文献的13.8%.从研究成果的时间序列变化看，对高校网络舆情监测技术的研究始于2007年，并呈逐年上升这样一个趋势，2015年是一个峰值。 高校网络舆情监测技术文献统计见下表： 　　2 网络舆情监测关键技术 　　2.1 基于统计的模式识别方法 　　杜智涛[3]等人先确定预测值的分类规则，然后根据危机发生的概率，识别预测值的发生等级，然后利用模式识别方法对预测的错误率进行检验。谢海光[4]等人分析了某个时间段内用户所关注的信息点的记录，构建了十个模式以及依据。郑凌[5]在硕士论文中依据这个原理对相关阈值进行设定和扩展，结果显示该方法在某论坛的异常事件监测准确率高。研究发现基于模式识别方法的舆情监测有一定的效用，但只能小规模的定点监测[6]。 　　2.2基于互联网挖掘技术的方法 　　2.2.1网络舆情的信息采集及预处理 　　王子豪等[7]提出采用专门的抓取器，如Goseeker 、import.io等编程语言，将采集的数据结构化后存储起来，利用网络爬虫技术进行网络数据的收集。潘文富等[8]提出利用网页清洗技术即从网页中过滤掉“噪声”数据，利用开源软件Htmlparse或者Xpressive技术来实现。熊志斌等[9]提出对Shark-Search有哪些信誉好的足球投注网站策略算法进行改进，利用面向主题爬虫Heritrixs实现。廉捷等[10]提出利用基于统计信息与语意理解的结合的算法实现网页内容的自动摘要处理。 　　2.2.2意见挖掘与观点分析 　　意见挖掘与观点分析就是从文本形式的数据中挖掘得到其表达的意见或是观点，目前对于这方面的研究还处于探索期，大学中很多团队的研究是通过对观点的分析来了解电子社区中动态情感变化。杨卉[11]在其博士论文中总结出意见挖掘与观点分析技术在商业和政府智能领域的应用，比如对客户满意度评价、服务质量评价、市场需求等为企业提供各种报告，以为高层决策做依据。 　　2.2.3倾向性分析 　　倾向性分析是对有感情色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳的过程。黄敏[12]提出了改进算法即在统计全篇正负面词语数之前先统计单句中的正负面词语数，通过实验测试结果显示提高了准确率。王君泽等[13]提出倾向性分析依赖于语料库的完备性，他用一个词和具有正面倾向子集合中的词语的互信息减去这个词与具有负面倾向种子集合中的互信息来判断词语的倾向性。 　　3 网络舆情监测系统及实践研究进展 　　高校大学生在网络中的信息传播与意见交互空前迅捷，网络舆论的表达诉求也呈多元化，对高校来说，如何加强对网络舆论的及时监测、有效引导，对网络舆论危机的积极化解，是创建和谐校园的应有内涵。 　　从可获取的资料来看，各舆情系统的功能也存在着一定的差距，二种常用的系统比较如下表所示： 　　4 网络舆情监测技术在高校的应用 　　4.1高校网络舆情监测 　　李伟东等[14]提出采用网络信息阻断或者过滤技术中的协议还原技术、路由过滤技术和网关过滤技术等监测并清理网络舆情方面的不良信息，依照IP管理办法，建立IP地址使用信息数据库和IP地址使用逐级责任制。殷姿[15]提出了一种基于有哪些信誉好的足球投注网站引擎查寻日志的方法，通过分析网民的有哪些信誉好的足球投注网站关键词来预测高校网络舆情。吴晓倩[2]在其硕士论文中探讨了BBS舆情的成因，以高校网络舆情监控需求为出发点，结合动态删除算法和最短路径对分词算法进行了改进。 　　4.2 高校舆情分析 　　利用人工检索法或机器检索法，人工检索是以抽样的方法对观点进