面向分层指标的网络舆情粗糙数据分析系统研究

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1、面向分层指标的网络舆情粗糙数据分析系统研究W«15王长宝杨习贝陈向坚江苏科技大学计算机科学与工程学院南京理工大学经济管理学院摘要：针对目前网络舆情预警问题研宄中指标体系的构建过于依赖专家经验知识这一不足之处，借助聚类技术，提出了舆情预警指标体系的层次化构建方法，根据不同层次的聚类中心点，利用舆情样本与聚类中心点的距离向量得到不同层次上的指标，并在多个层次上利用粗糙数据分析方法，实现舆情决策的生成与融合，为舆情类别的判别分析问题提供了新的技术手段。关键词：粗糙集;网络舆情预警;凝聚层次聚类;指标体系;作者简介：窦慧莉(1980-),女，硕士，研究方向为

2、粗糙集理论、网络舆情预警。收稿日期：2017-01-06基金：国家自然科学基金(61572242,61502211)SystematicresearchonnetworkpublicopinionroughdataanalysisbasedonhierarchicalindexsystemDOUHui-liWANGChang-baoYANGXi-beiCHENXiang-jianSchoolofComputerScienceandEngineering，JiangsuUniversityofScienceandTechnology;Abstract：

3、Byconsideringthatexperts'experiencesareexcessivelyusedinconstructingindexsystemfornetworkpublicopinionwarningproblems,thehierarchicalmethodisproposedtomakeindexsystemthroughclusteringtechnique-Byusingdifferentcenterpointsofclusters,theindexcanbeobtainedbycomputingdistancesbetwe

4、enpublicopinionsamplesandcenterpointsondifferentlevels.Moreover,theroughdataanalysisisintroducedintopublicopiniondecisioninductionandthenthefusioncanbemadeforrulesonthedifferentlevels.Thisstudysuggestsnewtechniqueforpublicopinionjudgments.Keyword：roughset;networkpublicopinionwa

5、rning;agglomerativehierarchicalclustering;indexsystem;Received：2017-01-060引言而向网络舆情的数据挖掘技术可以有效地提升政府以及事业智能部门应对舆情危机的执行力，帮助公众群体增强对于虚假网络信息的判别能力，从而能够进一步地完善基于公井危机信息通报的专家智能系统。特别是在大数据时代，网络舆情数据呈现指数增长模型，大样本、高维以及低密度等典型的大数据特征为网络舆情数据屮重要特征的提取以及规则提取带来Y极大挑战。近年来，针对各种各样的网络舆情信息，涌现出了一批以智能信息处理技术为代表的

6、网络舆情预警数据挖掘技术，如利用神经网络的输入变量对上市公司的财务状况进行预警分析，以达到判断企业经营是否偏离正常轨道的目的［卜2］;利用变精度粗糙集对BBS网络舆情进行分类学＞』位1，以便及时和准确地为论坛管理者提供主题信息。目前多数关丁•网络舆情预警的数据挖掘技术往往建立在不同的指标体系基础上的［4-6］，按照指标体系所具有的层次性，可以在不同的粒度层面下挖掘和应的舆情预警信息。但值得注意的是，目前的指标体系层次化构建往往依赖专家的经验知识，尚未实现自适应的指标体系层次化构造，同时利用不同层次下的指标体系所挖掘出的信息相互之间往往存在冗余知识，从

7、而在一定程度上制约了舆情预警的准确性的提升。为了解决上述问题，本文通过构造舆情事件之间的相似度关系，借助层次聚类技术m，从而实现了指标体系层次化结构，并在此基础上，利用粗糙集理论m，在不同层次的指标体系上生成决策规则，并对这些多层次上的决策规则进行融合，最终实现了基于分层指标的舆情数据粗糙数据分析系统。1粗糙集理论一个信息系统可表示为一个二元组S=:U={x,,x2,•••,x„}表示所有样本构成的集合，即论域，可以视为是所有舆情事件所构成的集合;A={aba2，…，aj是描述U中所有舆情事件的特征集合，即舆情的指标。％(X,)表示舆情事件

8、X：在特征~上的取值。决策系统是一种特殊的信息系统S=,d是决策属性，用来描述舆情事件的类别信