基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)模型研究

余宏，洪如霞，史文津

（豫章師范學(xué)院信息科學(xué)系，南昌 330103）

0 引言

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代，隨著移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，新媒體的應(yīng)用日新月異，普通民眾通過自媒體散發(fā)、傳播和查閱網(wǎng)絡(luò)信息非常便捷，民眾對社會事件、現(xiàn)象的關(guān)注、評論與監(jiān)督的熱情高漲，網(wǎng)絡(luò)信息的正向效應(yīng)或負(fù)向效應(yīng)容易放大，極易引發(fā)成公共熱點(diǎn)事件。然而，絕大多數(shù)企業(yè)并沒有相應(yīng)的手段來及時發(fā)現(xiàn)、并處理網(wǎng)上與企業(yè)自身相關(guān)的有害信息，品牌口碑、產(chǎn)品市場反饋、消費(fèi)者行為態(tài)度、行業(yè)信息、競爭情報(bào)等不能及時準(zhǔn)確全面掌握，輿情應(yīng)對能力不足，造成輿情危機(jī)處置困難重重，市場決策缺少數(shù)據(jù)支撐。產(chǎn)生的后果往往是企業(yè)形象破壞、品牌價值受損、市場決策失誤等，極易給企業(yè)發(fā)展帶來重大負(fù)面影響。

目前很多企業(yè)采取傳統(tǒng)的人工監(jiān)測的方法開展輿情工作。但是由于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用日益廣泛、信息量成海量增長，經(jīng)常出現(xiàn)涉及與企業(yè)自身相關(guān)的重要輿情信息已經(jīng)在網(wǎng)上傳播，而不能及早發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)確應(yīng)對，導(dǎo)致一些非理性和不切實(shí)際的信息傳播開來，影響到企業(yè)的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益，因此，人工監(jiān)測越來越不能滿足企業(yè)對輿情工作的需求，需要利用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)信息采集與處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)構(gòu)建先進(jìn)的企業(yè)輿情分析系統(tǒng)，以服務(wù)于企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輿情檢測。

1 研究現(xiàn)狀

企業(yè)輿情分析系統(tǒng)的思想來源于話題檢測與追蹤TDT（Topic Detection and Tracking）。話題檢測與追蹤采用信息抽取、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，主要用于對網(wǎng)絡(luò)媒體信息流進(jìn)行話題的自動識別和已知話題的持續(xù)跟蹤，它已成為自然語言信息處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。國內(nèi)輿情研究的起源較早，但取得的成果集中在近幾年，從網(wǎng)絡(luò)輿情信息的采集與提取，到話題的發(fā)現(xiàn)與追蹤，再到傾向性分析，為我國網(wǎng)絡(luò)輿情的分析研究提供了有效的方法和手段。當(dāng)前我國已經(jīng)成熟應(yīng)用的相關(guān)輿情分析系統(tǒng)主要針對某個輿情個案進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘，能在一定程度上為輿情監(jiān)管部門提供一個代替人工閱讀海量網(wǎng)絡(luò)輿情信息的工具，但網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)中各個模塊的作用及相互關(guān)系的邏輯結(jié)構(gòu)還有待進(jìn)一步優(yōu)化［1］。國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)在技術(shù)優(yōu)勢方面各不相同，如中科天璣擁有國內(nèi)最完善的漢語分詞系統(tǒng)ICTCLAS，在自然語言處理和文本分析能力上具有優(yōu)勢；北大方正的WISE知識處理系統(tǒng)，其文本處理能力很強(qiáng)。存在產(chǎn)品功能類同，語義分析能力精度不高，以文本分析為主而缺乏對圖像、音視頻等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析等問題。國外在輿情分析技術(shù)方面的研究主要集中在調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分析、文本數(shù)據(jù)自動分析、輿情感情色彩分析、復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等方面。國外免費(fèi)上網(wǎng)企業(yè)輿情監(jiān)控軟件的功能重點(diǎn)在信息搜索上，通過搜索監(jiān)控與企業(yè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)信息來得到輿情結(jié)果，典型的如Google Alerts是Google的新聞定制自動發(fā)送工具，用戶可以用它來跟蹤一些新聞報(bào)道、業(yè)界動態(tài)等信息。Twitter搜索軟件可以幫助企業(yè)搜索以獲取Twitter中有關(guān)企業(yè)的各種信息。

2 相關(guān)理論

2.1 大數(shù)據(jù)

對于大數(shù)據(jù)的概念，還沒有一個統(tǒng)一的定義。一個用得比較多的提法是：大數(shù)據(jù)（Big Data）,指的是所涉及的數(shù)據(jù)規(guī)模大到無法通過當(dāng)前主流的軟件工具在合理時間內(nèi)達(dá)到獲取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊，具有量大（Volume）、產(chǎn)生速度快（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）、價值密度低（Veracity）等特點(diǎn)[2]。

海量數(shù)據(jù)處理是采用分布式方式來解決的，Hadoop是一個成熟的、被廣泛應(yīng)用的分布式系統(tǒng)。Hadoop是一個開源的軟件體系、允許用戶自己修改代碼、硬件成本投入低等特點(diǎn)，同時能支持海量數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算任務(wù)。HDFS是一個高度容錯性的分布式文件系統(tǒng)，為用戶提供流式的數(shù)據(jù)讀寫服務(wù)，有利于提高了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)吞吐量，故特別適合于大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

MapReduce是一種分布式軟件編程框架，遵循“分而治之、移動邏輯、屏蔽底層、處理定制”的設(shè)計(jì)思想。把大規(guī)模數(shù)據(jù)拆成N個數(shù)據(jù)塊部分，由一個主節(jié)點(diǎn)將MapReduce函數(shù)分發(fā)到各個數(shù)據(jù)塊的分支節(jié)點(diǎn)機(jī)器上并行計(jì)算，然后通過合并各個分支節(jié)點(diǎn)的結(jié)果，得到最終結(jié)果，該處理過程被高度抽象為MapReduce的map（）和reduce（）兩個函數(shù)，map（映射）負(fù)責(zé)對每個部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，reduce（歸納）負(fù)責(zé)把各個結(jié)果匯總起來，這種并行計(jì)算方式極大提高了數(shù)據(jù)處理的速度。

2.2 企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的概念

關(guān)于輿情，沒有一個統(tǒng)一的定義，不同的學(xué)者對此定義的側(cè)重點(diǎn)不同，一個較全面的定義是劉毅在《網(wǎng)絡(luò)輿情研究概論》中的描述：“輿情是由個人以及各種社會群體構(gòu)成的公眾，在一定的歷史階段和社會空間內(nèi)，對自己關(guān)心或與自身利益緊密相關(guān)的各種公共事務(wù)所持有的多種情緒、意愿、態(tài)度和意見交錯的總和[3]?！?/p>

網(wǎng)絡(luò)輿情是社會輿情的一種具體表現(xiàn)形式，它是由網(wǎng)絡(luò)言論發(fā)展而來的，但網(wǎng)絡(luò)言論能否發(fā)展成為網(wǎng)絡(luò)輿情在很大程度上依賴于網(wǎng)絡(luò)言論議題是否具有強(qiáng)烈的活躍性和敏感性，其發(fā)展過程存在著網(wǎng)絡(luò)言論由潛在輿情向顯性輿情轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵階段，網(wǎng)絡(luò)的開放性和隱匿性為潛在輿情提供了公開表達(dá)的場所[4]。網(wǎng)絡(luò)輿情信息多元、傳播快捷、方式互動，具有傳統(tǒng)媒體無法比擬的優(yōu)勢，網(wǎng)絡(luò)輿情既有積極健康的一面，同時也有消極頹廢的一面，如果我們對初露端倪的不良輿論苗頭進(jìn)行有效抑制，就可以掌握網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)的主動權(quán)。

企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情則是網(wǎng)絡(luò)輿情范圍的進(jìn)一步縮小，限于跟某個企業(yè)主體相關(guān)的輿情內(nèi)容，是廣大網(wǎng)民在特定的時期和網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)，對特定企業(yè)發(fā)生的某個產(chǎn)品生產(chǎn)、或服務(wù)提供的事件，通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)的多種情感、態(tài)度和意見的集合。

2.3 企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)

隨著互聯(lián)網(wǎng)對人們生活影響的逐步深入，企業(yè)越來越重視與自己相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播對自身形象的影響。網(wǎng)絡(luò)博客、社交網(wǎng)絡(luò)平臺（論壇、微信、QQ等）、網(wǎng)絡(luò)新聞評論，以及電子商務(wù)平臺是企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的主要渠道。

越來越多的企業(yè)開始重視企業(yè)自身的口碑在網(wǎng)絡(luò)輿情傳播中的重要作用。包括網(wǎng)絡(luò)新聞媒體、社交網(wǎng)絡(luò)平臺（微博、微信、QQ等）以及電子商務(wù)平臺。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情具有網(wǎng)絡(luò)輿情的一般特征：輿情信息存在空間的虛擬性；輿情傳播的實(shí)時性；網(wǎng)絡(luò)參與主體發(fā)表、傳播和反饋輿情信息的交互性；互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)的開放性所決定的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播方式的開放性等。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情在管理上與社會網(wǎng)絡(luò)輿情又存在著明顯的不同：

（1）在網(wǎng)絡(luò)信息處理范圍上：企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情管理僅針對網(wǎng)絡(luò)上與企業(yè)自身利益相關(guān)的輿情信息進(jìn)行處理。因此，在從輿情信息源獲取原始信息時，可以有針對性地進(jìn)行信息過濾，大大減少了企業(yè)輿情管理系統(tǒng)的信息處理量。

（2）在語料的積累和交互歷史的積累上：在社會網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)與客戶的交互往往集中在企業(yè)的官方微博、微信公眾號、企業(yè)產(chǎn)品銷售平臺及行業(yè)論壇，所以很容易收集積累的語料；而政府級的輿情管理往往缺少相應(yīng)的語料，因?yàn)檩浨槭录l(fā)生時，網(wǎng)民的留言是比較分散的。

（3）在輿情管理的時效上：企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情往往因某個突發(fā)事件致使其在短時間內(nèi)大規(guī)模的傳播與爆發(fā)，而且其影響會立刻傳導(dǎo)到企業(yè)的生產(chǎn)和銷售業(yè)績上，因此，企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行監(jiān)控與管理的時效性方面要求比較高。而政府對社會輿情的管理相對來說所涉及的范圍更大,對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行正確引導(dǎo)的時間相對較長,輿情產(chǎn)生的影響力更加平均，因此，政府對社會輿情管理的時效性的要求不如企業(yè)輿情管理高[5]。

（4）在靶向目標(biāo)方面：企業(yè)輿情管理有較強(qiáng)的靶向性，主要針對的是企業(yè)相關(guān)的人群，包括客戶、合作伙伴、主要競爭者、潛在目標(biāo)客戶等。而政府級的社會輿情管理針對的是整個國家的、全方位的輿情管理，與企業(yè)相比廣度更寬，靶向性較企業(yè)較弱。

（5）在輿情的處理方式上：企業(yè)輿情管理偏向于積極的運(yùn)用和發(fā)揮，而政府級的輿情管理則偏向于監(jiān)督和防范。具體來說，企業(yè)輿情一般是對企業(yè)品牌的口碑、競爭對手動態(tài)、行業(yè)狀況和熱點(diǎn)事件等內(nèi)容進(jìn)行信息的收集、匯總分析及進(jìn)一步的傳播，進(jìn)而達(dá)到商業(yè)盈利的目的。而政府級的社會輿情管理則注重利用網(wǎng)絡(luò)及時發(fā)現(xiàn)對國家利益產(chǎn)生不利影響的信息及時進(jìn)行監(jiān)管和處理，把對社會造成的不利影響降到最低。

3 模型設(shè)計(jì)

在大數(shù)據(jù)背景下，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)具有分布廣泛、數(shù)據(jù)類型多樣化、數(shù)據(jù)體量大、產(chǎn)生速度快等特點(diǎn)，對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)提出了挑戰(zhàn)[6]。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情管理系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)背景下應(yīng)該滿足如下要求：

（1）輿情信息獲取的全面性。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息來源廣泛，作為數(shù)字化記錄的用戶內(nèi)容，可能以文字、圖片、視頻等形式分布在相關(guān)新聞網(wǎng)站、論壇、銷售網(wǎng)站、點(diǎn)評網(wǎng)、聊天平臺中，而且這些內(nèi)容在大數(shù)據(jù)環(huán)境下增長非?？欤瑸槭公@取的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息比較全面，需要采用并行搜索技術(shù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

（2）輿情信息獲取的針對性。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息管理系統(tǒng)相對社會輿情系統(tǒng)而言，所關(guān)注的信息面的廣度比較窄，只關(guān)心與企業(yè)有關(guān)的主題信息。因此，為提高系統(tǒng)的效率，需要對系統(tǒng)爬取的信息進(jìn)行過濾。

（3）輿情信息處理的時效性。由于企業(yè)的輿情常常因?yàn)槟骋煌话l(fā)事件的觸發(fā)導(dǎo)致在短時間內(nèi)大規(guī)模的爆發(fā)與傳播，因此，為減小輿情對企業(yè)業(yè)績的不良影響，留給企業(yè)進(jìn)行輿情管理和控制的時間非常短。

網(wǎng)絡(luò)輿情分析包括通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲等工具從互聯(lián)網(wǎng)上采集信息開始到最后將獲取的輿情信息服務(wù)于輿情管理的一系列流程，首先從網(wǎng)絡(luò)上采集輿情數(shù)據(jù)資源，對采集得到的Web頁面等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，抽取其中的關(guān)鍵信息，然后將關(guān)鍵信息進(jìn)行建模并通過相關(guān)算法進(jìn)行內(nèi)容上的分析，最后將分析結(jié)果提供給用戶[3]。因此，結(jié)合上述要求進(jìn)行企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情分析模型的設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)的基本原則包括：利用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺和HDFS及MapReduce技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情海量數(shù)據(jù)的存儲與處理，提高企業(yè)輿情處理效率；對反映企業(yè)輿情的文字、圖片等信息能夠自動采集、處理和分析，并及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)輿情熱點(diǎn)。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情分析模型的信息處理流程總體設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)模型

（1）輿情數(shù)據(jù)采集：即從互聯(lián)網(wǎng)中抓取與企業(yè)輿情事件相關(guān)的數(shù)據(jù)，形成目標(biāo)數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)采集完成從網(wǎng)絡(luò)信息資源中獲取頁面數(shù)據(jù)的工作，數(shù)據(jù)抓取過程中解決的主要問題是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的實(shí)現(xiàn)以及優(yōu)化，具體包括Deep Web下載、網(wǎng)頁腳本解析、爬行策略控制等。相對于通用輿情系統(tǒng)，企業(yè)輿情系統(tǒng)所關(guān)注的信息面比較窄，往往集中在和企業(yè)相關(guān)的信息，因此，我們將數(shù)據(jù)采集過程中獲得的原始數(shù)據(jù)通過“主題關(guān)鍵詞過濾”算法進(jìn)行過濾。具體包括以下幾步：

①網(wǎng)絡(luò)爬蟲根據(jù)初始URL集合對相關(guān)新聞門戶網(wǎng)站、論壇、大眾點(diǎn)評網(wǎng)、微博平臺等進(jìn)行爬行并下載相關(guān)的網(wǎng)頁。

②對爬取的原始頁面按“主題關(guān)鍵詞過濾”算法進(jìn)行過濾，得到主題相關(guān)的頁面。

③在本地對每個網(wǎng)頁進(jìn)行解析分塊，過濾掉無用信息塊后將有效信息塊的信息保存到數(shù)據(jù)庫，將塊內(nèi)文本和圖片分別保存起來。

由于網(wǎng)絡(luò)輿情系統(tǒng)需要對多個不同網(wǎng)絡(luò)社群的網(wǎng)絡(luò)頁面進(jìn)行采集，這在大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理工作量非常大、而且數(shù)據(jù)集中存儲的壓力也很大。我們可以利用Hadoop技術(shù)將輿情數(shù)據(jù)采集和初步的預(yù)處理過程（例如分詞、關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)等）從輿情計(jì)算中心分散到各個網(wǎng)絡(luò)社區(qū)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，基于HDFS文件系統(tǒng)構(gòu)建HBase分布式存儲系統(tǒng)存儲輿情數(shù)據(jù)，利用MapReduce來處理HBase中的海量數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：網(wǎng)絡(luò)輿情的載體主要是網(wǎng)頁中的文本及圖片等信息，因此，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情信息預(yù)處理主要包括以下任務(wù)：

①網(wǎng)頁解析與分塊。首先利用網(wǎng)頁中的空間特征、內(nèi)容特征及標(biāo)簽信息對網(wǎng)頁進(jìn)行分塊，然后對分塊的結(jié)果進(jìn)行識別合并，最后過濾掉無用信息塊后將有效的信息塊保存到數(shù)據(jù)庫。利用Eclipse開發(fā)工具，擴(kuò)展Heritrix中的頁面分析與信息抽取中的Extractor組件來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁內(nèi)容的解析和網(wǎng)頁的分塊，為基于DOM分塊的特征項(xiàng)權(quán)重計(jì)算提供依據(jù)。

②特征選擇與語義特征轉(zhuǎn)換。采用改進(jìn)的NGram的特征項(xiàng)選擇方法對主題網(wǎng)絡(luò)輿情Web文本進(jìn)行特征選擇；然后在輿情信息特征選擇的基礎(chǔ)之上，采用語義特征抽取轉(zhuǎn)換的方法得到企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情Web文本的語義特征。

③頁面相關(guān)度計(jì)算。把經(jīng)過分塊過濾后的頁面以特征詞文本向量的形式進(jìn)行表示，計(jì)算企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情主題庫中的特征向量和頁面文本向量間的相似度，從而確定相關(guān)頁面。

（3）企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情分析模塊：主要完成企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情話題檢測、話題追蹤、傾向性識別等功能。

輿情信息聚類子模塊：該子模塊是主題網(wǎng)絡(luò)輿情話題檢測的主要技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段，采用基于語義的主題網(wǎng)絡(luò)輿情信息聚類方法對采集得到的Web文本進(jìn)行自動聚類，得到輿情話題。

輿情信息分類子模塊：該子模塊是主體網(wǎng)絡(luò)輿情話題追蹤的主要技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段，在輿情信息聚類的基礎(chǔ)之上，采用基于語義的主題網(wǎng)絡(luò)輿情信息分類方法對采集到的Web文本進(jìn)行自動分類，得到與已有話題相關(guān)的后續(xù)報(bào)道，并將其歸入已有的話題之中。

情感傾向性識別子模塊：采用基于情感本體的主題網(wǎng)絡(luò)輿情傾向性分析方法對企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行傾向性識別，得到Web文本的褒貶傾向類別。

圖像內(nèi)容的識別。有研究表明，有圖像的微博、微信轉(zhuǎn)發(fā)率要明顯高于純文字的，因此，要分析企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輿情，圖像輿情是不可或缺的。圖像內(nèi)容識別的困難在于從圖像像素中提取的視覺特征和用戶對圖像內(nèi)容的含義的理解之間存在語義鴻溝。為消除語義鴻溝，對圖像識別分類器中的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過人工的方法標(biāo)注類別信息標(biāo)簽，然后新圖像在經(jīng)過圖像識別分類器處理后自動添加上所屬類別的語義標(biāo)簽。在這里，將企業(yè)的LOGO圖片、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)照片、企業(yè)名稱等圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用SIFT算法對圖像特征進(jìn)行提取，然后應(yīng)用SVM分類器實(shí)現(xiàn)對新收集的圖片進(jìn)行分類并標(biāo)注語義信息。

Sipo-Ontology管理維護(hù)模塊：采用基于本體的主題網(wǎng)絡(luò)輿情知識模型構(gòu)建方法創(chuàng)建Sipo-Ontology，并對其進(jìn)行管理維護(hù)。

情感Ontology管理維護(hù)模塊：采用情感本體構(gòu)建方法創(chuàng)建情感Ontology，并對其進(jìn)行管理維護(hù)。

（4）輿情報(bào)告與預(yù)警：利用相關(guān)的工具和技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)輿情分析模塊挖掘出來的知識進(jìn)行文字或圖形化的表示，并根據(jù)分析結(jié)果對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情管理的實(shí)踐提供決策參考。

4 結(jié)語

本文在分析大數(shù)據(jù)和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情相關(guān)概念和技術(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn)構(gòu)建了大數(shù)據(jù)環(huán)境下的企業(yè)主題網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)模型，并分析了模型各個模塊使用的關(guān)鍵技術(shù)：數(shù)據(jù)采集模塊采用主題爬蟲，通過主題關(guān)鍵字過濾法，使獲得的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)聚焦于企業(yè)的主題相關(guān)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對文本向量轉(zhuǎn)換為語義特征表示；輿情分析模塊對采集的圖片進(jìn)行內(nèi)容識別，借助領(lǐng)域本體和情感本體進(jìn)行基于語義的分類和聚類處理，獲取對企業(yè)輿情管理有價值的信息。本文的輿情分析處理的重點(diǎn)在所涉及的文本信息，對圖像內(nèi)容識別做了初步分析，但是對其他多媒體信息、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系所包含的輿情信息的挖掘還有待進(jìn)一步研究。

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