面向短文本的網(wǎng)絡輿情分析.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，微型博客等新形態(tài)交互方式為信息的發(fā)布和共享提供了新的平臺，但同時充斥著大量的虛假、色情、反動信息，嚴重影響了人們對網(wǎng)絡的正常使用和信息獲取。如何對微博中的不良信息進行監(jiān)控，成為亟待解決的問題。
　　 本文針對微博短文本進行輿情分析，提出了一種基于名詞的微博短文本語義相似度計算方法。首先，提取微博中的所有名詞；其次，利用《知網(wǎng)(Hownet)》義原的樹狀結構計算微博短文本間名詞的距離；最后，通過提取相似度

2、最高的名詞對來計算微博相似度。在微博相似度計算基礎上，對微博進行聚類分析，通過改進基于免疫的動態(tài)聚類算法，使聚類結果中抗體集合能夠準確描述所屬類的內容，同時適應不斷增長的微博數(shù)據(jù)。在輿情分析階段，通過對聚類的抗體集合整理得到話題信息，通過增量聚類算法及時發(fā)現(xiàn)新話題。在中等規(guī)模微博數(shù)據(jù)集測試中，本文提出的微博相似度算法能夠準確判斷微博主題含義，同一類別微博相似度90％以上分布在0.6-1.0之間，可為后續(xù)微博聚類服務。在大規(guī)模的微博聚類實