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摘要:网络舆情监测与引导是个复杂的技术和管理过程,必须充分利用web数据挖掘技术的优势,建立完善网络舆情监测引导系统,进一步提升信息化、自动化和智能化,自觉地把互联网的优势转化为推进社会治理的现实动力和强大合力。
关键词:网络舆情;监测引导;web数据挖掘
一、时代背景
互联网时代是人类历史上一个空前伟大的技术革命时代。现代信息技术、通讯传播技术、网络技术等众多现代化的传播技术已渗透到社会生活的各个领域。互联网广泛性、即时性、开放性、共享性和互动性的特点及丰富多彩、方便实用的应用形式决定其日益成为反映社情民意的重要阵地,网上热点层出不穷,网络舆情对国家事务、公共事务决策的影响力也日益加大。历史原因曾使中国长期处于封闭状态,国内关于舆情的研究起步较晚,目前迫切需要提升与之相应的理论和技术支持。舆情分析与监测是信息深加工,以往“剪报”式低价值粗加工的信息服务,虽可按主题范围搜集,但提供的结果仅局限于单一的信息内容,传统的单一线性收集方式已不能够满足人类大脑发散思维的需要。
二、网络舆情监测引导的技术支撑
在浩瀚的网络中,政府如果仅仅依靠人工完成网络海量信息的收集和处理是不现实的。而web数据挖掘能快速、准确的获得有价值的网络信息,利用历史数据预测未来的行为以及从海量数据中发现知识。它克服了普通数据库管理系统无法发现数据中隐藏的关系和规则及根据现有数据预测未来的弱点。web数据挖掘的出现为自动和智能的把互联网上的海量数据转化为有用信息和知识提供了条件。可有效地从web获取并分析相关舆情,达到监测、辅助决策和引导的目的,为网络舆情预警提供了极大的帮助。
(一)web数据挖掘
web数据挖掘由传统数据库领域的数据挖掘技术演变而来。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取出人们感兴趣的、可信的、隐含的、明显未知的、新颖的、有效的、具有潜在用处的信息的过程[1]。随着互联网的蓬勃发展,数据挖掘技术被运用到网络上,并根据网络信息的特点发展出新的理论与方法,演变成网络数据挖掘技术。web数据挖掘是指对目标样本进行分析提取特征,以此为依据从web文档和web活动中抽取人们感兴趣、潜在的有用模式和隐藏的信息,所挖掘出的知识能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制等方面。
根据挖掘对象的不同,可将web数据挖掘技术分为三大类[2]:web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。web内容挖掘是指从web上检索资源,从相关文件内容及描述信息中获取有价值的潜在信息。根据处理对象的不同,web内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘。web结构挖掘的目标是web文档的链接结构,目的在于揭示蕴含于文档结构中的信息,主要方法是通过对web站点的结构进行分析、变形和归