试析bbs网络舆情分类与定量评价研究

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1、重庆邮电大学硕士学位论文BBS网络舆情分类与定量评价研究姓名：吴焕政申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：吴渝20100529重庆邮电大学硕士论文摘要BBS是网络舆情产生和传播的主要场所之一。由于手段匮乏，BBS中网络舆情的研究目前仍处于探索阶段。及时发现潜在的突发网络舆情，了解网络舆情的演化规律，已经成为网络舆情预警的研究重点和难点。本文从突发网络舆情的发现和网络舆情定量评价两方面展开研究。首先，针对传统的手工发现突发网络舆情效率低的问题，建立了基于粗糙集和集成学习的BBS网络舆情分类模型来及时自动地发现BBS论坛中潜

2、在的突发网络舆情。在分析大量数据的基础上，提取了舆情事件的7个属性，建立了粗糙集分类器，随后利用Bagging算法进行集成分类，并验证了模型的有效性。其次，将复杂网络理论应用到网络舆情的定量评价中。为了定量评价舆情，建立了网络舆情动态传播模型，通过观察用户网络的演化来评价网络舆情的演化。本文选取了Hurst指数、群集系数、紧密度、中介度、联系度、结构熵、结构洞七个指标，在相似性、聚集性、可控性、非同质性、多样性方面来反映网络舆情的变化。试验发现，当网络中的用户数量发生变化时，所选取的指标发生了明显的改变，因而可以作为网络舆情变化的

3、一个定量评价。最后，实现了网络舆情分类和定量评价原型系统。该统融合了前面涉及到的数据抓取、网络舆情的分类和网络舆情的定量评价三个部分，可以直观地展示试验过程和试验结果。一指标关键词：网络舆情，粗糙集，集成学习，用户网络，传播模型，定量重庆邮电大学硕士论文AbstractBBShasbeenoneofthemajorplacesofthegenerationandpropagationofIPO(InternctPublicOpinion)．However,theresearchontheIPOinBBSisontheinfancy

4、becauseofthelackofresearchmethods．NowitisadifficultandhotresearchtopiconhowtodiscoverpotentialIPOtimely,andunderstanditsevolutionofPO．11坞mainresearchcontentofthisthesisincludestwoaspects：IPOealssificationandqulitativeevaluation．Firstly,thetraditionalmanualmethodsareof

5、lowefficiency,SOwebuiltanIPOclassificationmodelbasedonRoughSetandEnsembleI．e．aningtodiscovertheemergentIPOtimdyandautomatically．Throughhavinganalyzedthelargeamountsofdata,Sevenpropertiesonpublicopinioneventsareextractedtobuildaroughsetclassifier,andthentheclassificati

6、onmodelisensembledbyuseofBaggingalgorithm,andvalidityofthemodelisverified．Secondly,thecomplexnetworktheoriesareappliedtothequantitativeevaluationontheIPO．Inordertoevaluatetheevolutionofpublicopinion，adynamicpropagationmodelisbuilt．，n舱evolutionofpubficopinionisevaluate

7、d,theevolutionarymodel，byobservingtheuser'snetworktoevaluatetheevolutionofthenetworkevolutionofpublicopinion．Sevenqualitativemetricsareselected,thataleClusteringCoefficient,Tightness，Bctweenness，Connectiondegree，StrucaLmlEntropy,Structuralholes，Hurstindex．Thechangesof

8、IPOagoreflectedinsimilarity,concentration,controllability,activityandNon-homogeneitybytheSeVenqualitativemetrics．Experimentr