厦门大学朱建平教授培训资料.pptx

;一、引言;文章结构;二、舆情来源的时空分布;二、舆情来源的时空分布;三、舆情热点话题确定;三、舆情热点话题确定;三、舆情热点话题确定;词云图（word cloud）是一种服信息文本可视化技术，通过布局算法用文字大小表示词频，并辅以多种色彩显示形式，从而直观反映词汇的重要性差异，对目标文本的关键词汇信息进行展示。“词云”概念最早由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登（Rich Gordon）提出。作为极具表现力的可视化载体，近年来词云图方法广泛应用于网站导航、社会化标签呈现、web文本分析以及各种文本挖掘的可视化场景。本文分析的房地产网络舆情信息属于网络文本，该类型文本具有总体容量大、覆盖范围广的特点。通过对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，词云图过滤掉了大量的庞杂文本信息，从而使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;四、舆情话题分词特征分析;五、舆情话题关联分析;关联规则算法是数据挖掘中的一类重要算法，其中包含三个重要概念： ①支持度（support），指规则中所出现模式的频率，可以表示为概率P（XY），即support（XY）= P（XY）； ②信任度（confidence），指蕴含的强度，若X的支持度是support(X)，规则的信任度为即为：support(XY)/support(X)，即条件概率P（Y|X）； ③提升度（lift），反应二者关联的方向与价值，具体公式为lift(XY)=P(Y|X)/P(Y)，如果该值=1，说明两个条件没有任何关联；如果1，说明A事件的发生与B事件是相斥的；一般来说，关联规则的提升度越大，其价值也就越大。;五、舆情话题关联分析;六、舆情话题倾向性分析;;;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;六、舆情话题倾向性分析;七、总结; 厦门大学数据挖掘研究中心 网址：/;社会服务;; 为积极响应国务院号召、支持海峡西岸经济区建设，为政府相关决策提供参考，创新团队从2009年第三季度至今已向社会各界（包括在台湾）每季度连续发布。在大数据时代的今天，团队研发的成果（金融、旅游、消费信心指数），其指数发布会的影响力愈来愈广，社会各界人士以及新闻媒体高度重视，商务部、新华社、光明日报、经济研究、中国社会科学院、福建日报、中新社、香港文汇报、厦门日报、福建省人民政府网站、人民网、文汇网、中新网、台视财经、你好台湾网、凤凰网、新浪、搜狐、腾讯网等两岸媒体和学术单位都给予了持续的关注和报道。同时，指数发布会在非海西地区的影响也正逐渐扩大，越来越多的中央及地方网站转载发布会的调查结果，累计转载媒体多达80余家。以“海西信心指数”为关键词检索网络，谷歌（Google）检索结果41.5万余条，百度486万余条，社会反响热烈。这里需要提及的是，新华社通讯“海西金融、旅游、消费信心指数”研究内容被国务院内参采纳。;