基于语义网的舆情监控系统的设计与实现

发布时间：2017-04-11 21:16

  本文关键词：基于语义网的舆情监控系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着网络信息技术的快速发展,特别是社交网络的活跃,给言论自由开辟了一条便捷的途径,但有人却利用网络故意造谣和歪曲事实误导民众,给社会和企业造成了严重的不良影响,为积极应对突发的网络舆情,迫切需要运用信息化手段实现网络舆情的自动监控。大部分舆情监控所采取的机制是对网络信息进行关键词全文检索,将匹配到一个或多个舆情关键词的信息确定为相关舆情信息,导致出现很多与舆情无关的内容,准确率较低。本文根据兰州石化公司舆情监控的实际需要,设计并实现了一个基于语义网的舆情监控系统。该系统将语义网技术引入舆情监控当中,收集与舆情相关的领域知识,建立了舆情本体和情感本体,利用本体可推理的特性对信息进行舆情推理分析。通过在情感本体中设置情感强度和级性,判断信息中的主观倾向,从而实现舆情工作的高效准确。舆情监控的主要工作有信息采集和舆情研判,该系统设计为两层结构:信息采集层和舆情处理层。信息采集层具有“网络爬虫”模块、“网页净化处理”模块和“中文分词”模块,功能分别是广泛采集网络信息,对采集的网页做主题内容提取,再将提取出的纯文本信息进行分词处理。舆情处理层的功能是将采集的信息与舆情本体匹配,对匹配到的本体进行舆情抽取及舆情推理,最后生成舆情信息报告。论文主要完成了基于语义网的舆情监控系统的需求分析、详细设计和系统实现。目前该系统已投入运行,能有效辐射主流舆论站点,准确率达到舆情监控的需求,为兰州石化公司的维稳工作做出了积极的贡献。
【关键词】：网络舆情 网络信息采集 网页净化 中文分词 语义网 本体 舆情抽取 舆情推理
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1;TP277
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 论文研究背景9-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.3 论文主要工作11-12
• 1.4 论文的组织结构12-14
• 第二章 系统需求分析及总体设计方案14-19
• 2.1 系统总体需求描述14-15
• 2.2 系统框架设计15
• 2.3 系统体系结构设计15-17
• 2.3.1 舆情信息采集功能模块16
• 2.3.2 舆情信息分析功能模块16-17
• 2.3.3 系统架构设计17
• 2.4 系统开发环境和采用的软件17-18
• 2.5 本章小结18-19
• 第三章 信息采集功能的设计与实现19-34
• 3.1 信息采集19-25
• 3.1.1 信息采集的范围19
• 3.1.2 网络爬虫19-20
• 3.1.3 PageRank网页排序技术算法20-21
• 3.1.4 深度优先策略21-22
• 3.1.5 广度优先策略22
• 3.1.6 最佳优先策略22-23
• 3.1.7 搜索引擎辅助采集23
• 3.1.8 应用效果及主要技术指标23-24
• 3.1.9 采集信息数据库表结构24-25
• 3.2 网页净化处理25-29
• 3.2.1 网页内容结构分析26-27
• 3.2.2 网页内容块类型的判断27
• 3.2.3 主题内容块的判断算法及页面净化过程27-29
• 3.3 中文分词技术29-33
• 3.3.1 中文分词的算法29
• 3.3.2 基于词库匹配的算法29-30
• 3.3.3 基于统计的分词算法30-31
• 3.3.4 基于规则的分词算法31
• 3.3.5 中文分词的设计及实现31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 舆情处理功能的设计与实现34-57
• 4.1 语义网35-38
• 4.1.1 语义网的概念35
• 4.1.2 语义网体系结构35-38
• 4.2 本体的概念、特点和构建依据38-39
• 4.2.1 本体的概念38
• 4.2.2 本体的功能特点38-39
• 4.2.3 本体的构建规则39
• 4.3 本体语言39-42
• 4.3.1 本体建模语言选择39-40
• 4.3.2 OWL的三个子语言的描述40-41
• 4.3.3 OWL-Lite语言描述41
• 4.3.4 本体开发工具41-42
• 4.4 舆情本体构建的流程及方法42-43
• 4.4.1 舆情本体的构建流程42-43
• 4.4.2 舆情本体循环获取构建方法43
• 4.5 舆情本体的构建43-48
• 4.5.1 收集整理舆情主题词并建立主题词表43-45
• 4.5.2 舆情本体的构建45-48
• 4.5.3 本体数据库ER图48
• 4.6 基于语义的舆情分析48-55
• 4.6.1 基于本体的舆情匹配49-50
• 4.6.2 计算权重值判断舆情50-51
• 4.6.3 本体规则描述及推理51-53
• 4.6.4 基于情感词的主观倾向判断53-55
• 4.7 系统应用测试55-56
• 4.8 小结56-57
• 第五章 总结57-59
• 5.1 论文的主要工作57-58
• 5.2 工作展望58-59
• 参考文献59-61
• 致谢61

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5 李sノ，

本文编号：299994