互联网用户的情绪表达方法研究分析 工商管理专业.docx

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1、互联网用户的情绪表达方法研究摘要：网络信息技术的飞状发展正在全方位、深层次地改变着我们的生产与生活方式。信息发布均传输的方式正经历着巨大变革。互联网等新兴信息我体的出现一方而为社会大众提供的所未有的海量信息资源：另一方面也为民众提供r便捷地表达各自观点的平台。，工联网逐步成为网络信息时代主流传输载体，不仅改变人们对于大众媒体的传统认识，而且也极大地改变了传统的信息传播程式。与此同时，网络舆论以交互的臼由性和方式的多样性，已经成为关乎社会稳定的一股不可忽视的力量。如何做到在庞大的互联网网络中对互联网用户表达信息的甄别以及大部分网民对某些事件的情绪的大致轮廓的解，利用计算机等技术进行包括互联网用户

2、情绪表达分析在内的兵情监督是近几年计算机人工智能研究的热点。本文征对信息传播动力学、舆论演化模型提出了种互联网用户的情绪表达方法。关使词：情绪表达；舆情分析：互联网用户：互联网AbstractTherapiddeve1.opmentofinformationtechno1.ogynetworksarecomprehensive,in-depthchangingourproductionand1.ifesty1.e.Informationdisseminationbothtransmissionmodeisundergoingtremendouschange.Internetandotherne

3、winformationappearsonecarrierwhichprovidesforunprecedentedmassivepub1.icinformationresources;ita1.soprovidesap1.atformforpeop1.etoexpresstheirideaseasi1.y.InternetNetworkInformationAgehasgradua1.1.ybecomethemainstreamtransportcarrier,hasnoton1.ychangedpeop1.eforthetraditiona1.understandingofthemassm

4、edia,buta1.sogreat1.ychangedthetraditiona1.informationdisseminationprogram.Atthesametime,thenetworkofpub1.icopinionthewaytofreedomanddiversityofinteractionhasbecomeaforcetobereckonedwithinre1.ationtosocia1.stabi1.ity.HowdothevastInternetnetworkforInternetuserstoexpressandunderstandscreeninginformati

5、onformostusersmoodofthebroadcontoursofcertainevents,theuseofcomputersandothertechno1.ogy,inc1.udingpub1.icopinionsupervisionofInternetusers,inc1.udingemotiona1.expressionana1.ysisisnear1.yyearsofcomputerartificia1.inte1.1.igenceresearchhotspot.Thisartic1.e1.evydynamicsofinformationdissemination,pub1

6、.icemotiona1.expressionevo1.utionmode1.proposedmethodforInternetusers.Keywords:emotiona1.expression;pub1.icopinionana1.ysis;Internetusers；Internet第一章结论11.1 研究背景11.2 国内外研咒现状11.3 研究意义3第二章主要理论42.1 社会物理学及三大理论42.1.1 社会物理学研究概述42.1.2 社会燃烧理论52.1.3 社会激波理论62.1.4 社会行为燃现论62.2 信息传播动力学72.3 舆论演化模型102.3.1 舆论波及其波动律1

7、02.3.2 舆论演化过程中的“三从”行为112.3.4 舆注演化的概念建模132.3.5 舆论演化的建模仿真14第三章关键技术153.1 舆情热点的自动发现153.2 舆情热点的关杨诃和摘要提取163.3 互联网刖户情绪的陆向性分析173.4 舆情热点传播动态分析193.5 舆情热点的趋势分析和关联分析20第四章互联网用户情绪表达设计204中文信息的特征抽取214.1.1 文本信息的特征抽取和选择214.1.2 中文的语义特征抽取224.1.3 特征子集选择244.1.4 特征虫构254.1.5 向量生成264.2基于粒网络生成规则的文本情感识别264.2.1 文本预处理模块264.2.2

8、粒网络生成规则模块294.2.3 对测试集应用规则得到分类结果并评价31第五章互联网用户情绪表达实现315.1 确定互联网用户用词的褒贬忸向345.2 实现语句的情感识别3553互联网用户情绪表达375.2.1 极性情绪发现375.2.2 对立情绪发现37第六章论文总结38参考文献39第一章绪论1.1 研究背景随着网络技术的飞速发展，互联网已经成为报纸等传统大众媒介之外的第四舆论传播新势力，网络用户量和信息量已经超过了传统媒介。互联网的发展不仅革新/信息传播技术，也改变f人们的生活方式及人际交往方式，极大影响着人们社会生活的多个领域。网络已经成为人们每天获取信息、相厅.交流必不可少的方式。特别

9、是进入到Web2.0时代之后，网络用户既是网络信息的消费酉，也是网络内容的缔造者.网络是现实社会的镜像，现实生活中同部的问必，在网络中可能被放大而引发大量的讨论，直接反作用于真实社会，影响着人们的生活。而一些负面和极端的言论，可能危害网络内容安全及社会的稳定。2012年7月19日，中国互联网络信息中心(CNN1.C)在京发布的第30次中国互联网络发展状况统计报告中指出，截至2012年6月底，中国网民数员达到5.38亿.报告中显示，用户数量增长达到一个稳定的水平，互联网的普及率大大地提高。更加引人注目的是，手机用户急速增加，手机上网用户数超过台式机接入网络用户数0.08亿，这是由于移动终端上网方

10、便快拢，成本较低，且能够随时随地。同时，我国的网络技术也日新月异，网络国际出口带宽到达I.54&8I1MbPS.IPv6地址数爆发增长，已经跃居全球前三位。各种网络应用的增幅明显，即时通信增长提速，微博和博客的数量较2011年底增长了近10%,信息传播方式更加多元化。网络舆论以交互的自由性和方式的多样性，已经成为关乎社会桎定的股不可忽视的力量.如何做到在庞大的互联网网络中对互联网用户表达信息的甄别以及大部分网民对某些事件的情绪的大致轮廓的了解，利用计算机等技术进行包括互联网用户情绪表达分析在内的舆情监督是近几年计算机人工智能研究的热点。1.2 国内外研究现状互欣网和通信技术的发展使得网络成为人

11、们获取信息分享信息的主要渠道，越来越多的用户参与到网络活动中。用户创造了海量的网络信息，且互联网是一个开放的平台，通过网络信息采集工具可以获取大量的网络数据，从而为互联网的实证分析提供了丰富可拳的数据来源。高性能处理器的出现及并行计算能力的提高，使得对大数据的处理有了可能，因此对互联网海量数据的分析逐渐被提上日程。目前实证分析的研究不断涌现，挖掘用户情绪表达特点，分析网络人际关系，发现潜在的客观规律，有助T互联网理论模型的有效性验证及参数调整。文献对博客及社交网络服务等WCb2.0网络的用户拓扑关系进行了分析。作者分别抓取了人人网及新浪博客数据,新浪博客是单向网络，而人人网是无向网络,研究发现

12、，新浪博客的入度及出度均服从幕律分布，但出度分布的具有更大的秤指数，这表示博客用户并未添加很多好友，甚至有32.6%的人未添加任何好友。活跃用户喜欢连接名人或其他活跃用户，因此网络的入链-出链及出链-出链的度相关系数为正。而新浪睥客的出链-入链及入链-入链的度相关系数为负。人入网的度服从双尺度的疑律分布，平均最短路径长度更短，节点簇系数按节点度皇馨律减小，且节点度正相关。文献分析了TWiuCr用户的地域分布、用户的好友粉丝数及用户的度相关系数，并将IXvitter的用户进行了分类。文献3计算了viuer微博的平均显短距离长度、最大转帖深度、帖子生存时间、用户排序等特征.作者将TWmer中的用户

13、按粉丝数及PageRank值排序，发现两种方法的排序结果近似一致，而将用户按转发数排序则得到的结果有明显区别，这表示用户的转发数与粉丝数之间并非呈严格的依赖关系。97.6%的转帖深度在6跳之内，而转帖深度不会超过I1.跳。文献比较了TWiUCr用户的帖子转发数、回复数与好友数的相关性，分析f信息传播过程中用户的影响力特征。文献5进一步分析了TWmer中与帖子获得转发相关的因素。根据帖子作者的好友数、账号创建时间等9个因素对Twiucr数据进行主分量分析，发现帖了的内容特征及作者特征都具有较强的区分度,是影响帖子转发的重要因素.通过对大量实际数据的验证，描绘出J帖子被转发的概率近似随着帖子作者的

14、好友数、粉丝数、用户创建时间呈上升趋筠。文献对某经济物理学网站的文章下载里进行了统计分析.发现论文的下我次数以ZiPf律速减，且幕指数期若时间的推移而降低，这意味着用户并不总是卜我排名靠前的文章，而会翻页去查看其它非推荐的文章。不同文牵的单位时间下教率按指数衰减，且文章的平均下栽率及方差近似满足指数分布,其中a位于0.6到0.9之间，不同于之前的研究，早先的研究认为序参数的方差与平均值的分布指数a为0.5或1。目前的研究主要针对用户关系的宏观结构或用户个体的微观交互单独建模,未能分析骈动网络用户情绪表达的本质因素，也未能解糅参与人群情绪表达偏好及用户性格习惯的异质性对群体结构演化的作用，时网络

15、宏观结构的产生原因未达成共识，因此，这些研究在理解网络用户客观规律上面临若诸多的挑战。1.3 研究意义互联网用户情绪表达分析及信息演化机制研究，借助社会物理学、计算机科学、信息科学、系统科学及亚杂网络等理论,通过计算机建模和数据挖掘的方法，分析用户情绪表达的内在动机，建立用户参与情绪表达模型，建模网络个体观点交互过程，揭示宏观舆论与微观个体情绪表达的联系，探索群体性意见的出现条件，预测信息传播趋势及用户的传播行动，这些研究具有重要的理论意义和应用价值。互联网用户情绪表达分析及信息演化机制研究，有助于生物群体情绪表达及群落结构演化的研究，为社会学等学科的研尢提供数据获取和处理方法。网络用户的发帖

16、、转帖、回帖及用户之间的交流等情绪表达,反映了用户的生活习惯和个体特性，通过对用户情绪表达的分析能够掌握大众的情绪表达特性分布，从而有助于网络异常情绪表达检测，防患于未然.分析网络用户情绪表达与群体结构的关系，理解个体的内在动机，掌握群体结构演化规律，对研究其他复杂群体情绪表达具有借鉴意义。互陕网用户情绪表达分析及信息演化机制研究，有助于把握舆论动态，发现潜在的热点话题，是实现舆情监测的重要手段.对网络用户关系的研究能够帮助人们理解互联网特殊的拓扑对信息传播的加速和催化作用，提高对信息传播机制的认识，进步研究如何促进或阻碍信息的流动。对用户传播情绪表达及话题增长趋势的预测，有助于尽可能早地发现

17、潜在的引发大量关注的话题，从而为舆论监测和突发事件预警提供了依据和参考。互联网用户情绪表达分析及信息演化机制研究，是认识网络舆论本质演化规律的必要条件，也是研究网络舆论引导策略的前提和基础，对构建健康良好的网络环境、维护社会和谐具为积极的意义，互联网的动态性、内容开放性、匿名性造成了舆论形成的突发性及演变环境的复杂性，而一些负面的情绪能够在短时间内产生较大的影响。对互联网信息演化机制的研究，有利于理解宏观舆论的形成及相变条件，分析互联网的多种特异性对用论演化方向的影响，掌握微观特性的作用机制，有助于针对性地研究引导舆情发展趋势的方法和手段，恰当构建和谐的网络环境。第二章主要理论2.1 社会物理

18、学及三大理论2.1.1 社会物理学研究概述社会物理学的发展历程稍加追溯就会发现，这是一门渊源久远、根基深厚、内容广泛、实用价值很高的交叉学科。自17世纪威廉配第对“政治算术”的呼吁和其后拉普拉斯的人口性别“误差曲线”的提出，开启了人们寻求用像物理学的定律一样去研究社会问题。其后，法国政治哲学家奥古斯特孔德认为“社会秩序”是“自然秩序”的简堆延伸，首次在1830年左右使用“社会物理学”名称，并将其划分为“社会静力学”和“社会动力学”，从而成为古典社会物理学的奠基者。近200多年来，社会物理学相维经历了以孔第为代表的古典社会物理学以及其后的近代社会物理学和现代社会物理学三个发展阶段.社会物理学研究

19、者正在尝试对“为什么人类行为如同粒子运动那样”进行正确诠择，企图从社会微观行为的随机与无序中揭示出社会宏观行为的识别特征，从而对于网络传播、舆论形成、经济运行和社会安全所遵循的普适性规律，进行深入的挖掘并最终实现对于社会行为规律的认知、模拟和调控。中国现代社会物理学派代表人物牛文元教授逐步构建“社会燃烧理论”、“社会激波理论”和“社会行为端理论”三大理论体系，并对社会物理学研究的本质进行了理论论述。现代社会物理学的实质总是建立在：统一承认物理世界和人文世界随处呈现出的广义“差异”：统一承认广义的“差异”和“非均衡”必然导致的广义的“梯度”：统一承认广义的“梯度”必然要产生广义的“力”：统一承认

20、广义的“力”的作用卜所必然产生的广义“运动”和广义“流工而探索广义的“运动”和广义的“流”，是自然科学和社会科学共同面对的致要求.现代社会物理学就是为适应这种统一要求而存在的。并时于现代社会物理学的一般定义作如卜的表述:“在网络世界的虚拟情景中，应用自然科学的思路和原理，经过有效的融合和理性的修正，用来识别、模拟、解析和寻求在现实世界中社会行为规律和社会结构分布的充分交叉性学科J2.1.2 社会燃烧理论“社会燃烧理论”于2001年提出，是将社会的无序、失稔及动乱与自然界的燃烧现象进行合理类比的理论。自然界中的燃烧现象，既有物理过程，也有化学过程。物理过程中主要指物版的平衡和能量的守衡，化学过程

21、中主要指物J贞的变化以及变化所依赖的基本条件.加以总结，燃烧发生必须具备三个基本条件，即“燃烧物质”、“助燃剂”和“点火温度”,三者缺一不可。其中,“燃烧物质”是燃烧发生的前提性基本条件；“助燃剂”对燃烧过程进行加速,因此在燃烧过程中起催化作用：“点火温度”除了直接使燃烧物质发生燃烧外，不仅激活助燃剂的助燃功能，而起加速了着火温度间值突破过程。把自然界燃烧过程的这一原理引入社会稔定领域，则可将引起社会无序的基本动因，即随时随地发生的“人与自然”关系不协调和“人与人”关系不和谐视为社会不稔定的燃烧物旗：将非理性的判断、敌对势力的恶意攻击和片面利益的刻意追逐等看做燃烧的“助燃剂”：当上述二者都具备

22、的时候，一个小的突发事件的发生作为动乱的导火线或“点火温度”必将引发具有一定规模和影响的群体性突发事件，最终导致社会的不稳定与不和谐。“社会燃烧理论”的机理认为：当“人与自然”之间的关系达到充分平衡、“人与人”之间的关系达到完全和谐时，整个社会处于“理论意义”上绝对槎定的极限状态，只要发生任何背离上述两大关系的平衡与和谐，都会给社会稳定状态以不同程度的“负贡献”（即形成社会动乱的“燃烧物质”），当此类“负贡献的星:与版”积累到定程度，并在错误的舆论导向煽动下（即相当于增加社会动乱的“助燃剂”），将会形成一定的人口数属密度和地理空间规模，使社会稳定程度逐渐降低并遇近于发生动乱的I临界阅值。此时，

23、只要在某一“突发导火线”（即出现了社会动乱的“点火温度）的刺激F,即可发生“社会失衡（不稳）、社会失序（动乱）或社会失控（暴乱）”直至“社会崩溃”。2.1.3 社会激波理论激波是气体高速运动过程中最重要的现象之一。它是气体受到强烈压缩后产生的强压缩波，也叫强间断面，这种很薄的间断称之为激波（支启军，2003）。在这一薄层中，速度、温度和压强等物理量迅速地从波前值变化到波后值，速度梯度、压强梯度和温度梯度都很大。因此，激波理论中并不十分关注于波内流动情况，而只需知道物理量通过激波后的变化即可。目前，多有借用激波理论的思想以解决社会问题，特别是具有波动现缭的复杂问题，如在车流、人群流动等方面的应用

24、。在人群拥挤时.，可将其视为迂续介质，人群中产生的任何扰动（直接表现为密度的变化）都将以波的形式在人群中传播，同时由于人群中个体间的差异，导致波发生非线性畸变，最后可能导致激波的产生，即拥挤事故。“社会激波理论”作为社会物理学中三大理论之一，用以描述社会动乱的时空形式，常用的仿真建模的方法和技术有ISing（铁磁）模型、SZnajd（传教士、DeffUanI（淡判者）和KGIriSe&Hegsehnann（机会主义者）模型，以及谣言扩散模型、银行破产模型和蒙特卡洛模型等。本文则基于“社会激波理论”来说明舆论的演化模型，即在时空耦住系统中探寻舆论演化机理，包括时间上的传播演化态势以及空间上的扩散

25、和分布规律，寻求多变动态的舆论趋势和波幅扩散的内在规律。2.1.4 社会行为靖理论社会行为烙是社会动乱的本源）借用物理上学的“端”的理论来解释人组成群体的行为。这一理论有如下六大规则：（I）人类普适的“最小努力”原则每个人都想出很小的力气换取最大的效益，个人行为如此，国家的经济发展也是如此，都是想花生少的钱来换取最大的收益，天性自发，无法违背。自发追寻“焰最小”原则每个人一直处于平静状态是办不到的，如同好地方住久了也不感觉好。今天,社会主义改革开放带来这么大的成果，有的人却不满意，得到的时候偏不说好.得不到时就一味地叫嚣谩骂，实际上就是不满足于现状。这是因为人有些时候不愿意理性、平睁地思考，而

26、总是感到不满足。这也是自然人的一个天性。自觉维系“心理平衡”原则假如个人遭受了打击，经过别人的劝说，经过自我的反思，慢慢平静了，这将对构建和谐社会有很大的帮助.也就是说，通过说服工作能使对象自我接受、自我认知、白我体瞪、自我控制。（4）持续激发“情商共鸣”原则“情商共鸣”是个人只愿意接受他最为尊敬、最为崇拜或最为认可的人开导自己的某种不如意。小到社会公众、大到政府领袖，树立起榜样，其力量和作用就是无穷的。（5）社会取向“倒U型走势”原则多数人总是认为过去好，一直推到三皇五帝，那个时候的人好像是最好的：再拧就是未来好，像共产主义、大同世界这个大家也都认同，于是乎，就是觉得现在所处的社会有点不大对

27、头，且觉得别人都好而自己不好.这是社会整体走势，这种现象就是“倒U型走势工（6）都希望有让别人遵守而自己可以例外的社会公约每个人的行为，包括群体的行为都有着自己的规则。这些不同规则的共同组合，造成了希望有让别人遵守而自己可以例外的社会公约。2.2 信息传播动力学信息传播是真实世界的普遍现象，对信息传播过程的研究，有助于分析信息流动的内在机制，预测信息的扩散范围，并进步找到促进或抑制信息传播的措施。信息传播模型能使用平均场进行分析，从而得到解析的表达式。信息传播的研究方法和手段同样也能应用到互联网的舆论传播研究工作中。社会物理学包含了社会科学的多个内容，阐述社会网络、语言进化、人口动力学、疾病传

28、播、恐怖主义、票选和联盟形成等许多不同问题。而信息传播动力学在所有研究主题中渐渐成为主流。此外，舆论如今成为现代社会的一个重要焦点，了解它的内在机制是我们面对的重大挑战。关于该领域的任何进展都可以对全球面临的敏感问题的处理方法产生巨大影响。征对信息传播动力学模型举出下面的一个例子。研究舆论现象的方法依赖于一些简堆假设，并发现了一系列令人震惊和强有力的结论.特别地，我们发现信息传播形成的动力学机制遵循一些流，这些流的方向由相互对立观点的初始支持和阈值所决定。大多数模型都会服从这样的网值动力学。事实上，这些都属于单.概率序列机制的范畴。值得一提的是，在2005年，使用社会物理学模型首次预测了一个令

29、人难以置信的政治票选结果。不同于其他民意谢查的分析预测，得出的结论比实际的票选结果公布13期提前了好几个月。该模型处理少数人观点在公众讨论中传播的动力学机制时使用了两状态变量系统。它可以应用于许多大范围的议题，这其中包括如法国票选的全民投票、吸烟与禁烟的行为改变、伊技克战争这种对军事行动的支持或反对、法国关于“9II”事件的谣言，以及改革建议等.两状态变量模型研究公众观点如何从公众讨论中形成。agents是活动的，根据每个agents都只持个观点的原则在小组中进行讨论,每次讨论结束后根据局部多数规则来改变自己的观点.相关的动力学机制就是由这些局部观点的反复更新而驮动。小组人数为偶数时可能会出现

30、平局，即持相对观点的人数各占50%。根据agents的共同信念来选择要支持的观点可以解决该问题。最终舆论形成是带有分隔值口。acr的闽值动力学过程，acr决定了朝吸引子心或者沏的潦动方向，并能够保证观点或观点B分别取得可以获胜的多数优势。当所有的agents都是流动的，两个吸引子都只持一个观点且az1.=1.,沏=0,通过公众讨论后在所有人中只会产生一种观点。如果对观点A的初始支持/c,r.那么存在朝向观点A的n次连续更新，使得6+1V+2Vat+n结04。相反地，如果处at+2t+naB,并旦mum.n都是可以通过计算求得的整数，取任意小的值，将在阈值处分叉。对于奇数大小的讨论组，acr=1

31、.2,偶数大小的讨论组允许在疑问中达成平同。针对疑问，集体信念被激发，从而产生支持其中某个观点的同部偏见。这个偏见使得Qr的取值介于。和I之间，它依赖于持两类观点人群的群体信念分布和局部更新组的大小。当心r0则个体i和个体j意见致.个体i持有原有意见：若6qVO则个体i和个体j意见相左，则：当S+SO时，个体i仍能持有原有意见：当S+90时，个体i改变原有意见。定义4：舆论的环境有E。：外部环境；E,：内部环境,表达如下：E=(Ef,E1)其中，外部环境包括相关的法律法规、媒体导向等：内部环境涉及己有的约定俗成或宗教信仰等。舆论的内外在环境在舆论的形成及其演化过程中起着至关重要的作用。2003

32、年的SARS事件，初期由于信息渠道的不统一、不畅通、不确定，致使社会公众对自己的朱存环境表示担忧、焦虑，甚至恐慌。据严三九、徐晖明等的调查结果显示：SARS初期，广州市民对该疾病的传言,有56.1%的人半信半疑，有20.3%的人确信不疑，必本不信和毫不相信的人分别占10%和7.9%,两者之和低于确信不疑的人。人们基本盲目地“从众”跟风，发布谣言，被谣言所迷惑，在此期间的人际互动过程中，谣言压倒性地占据了多数意见，人们更加坚信谣言。之后经有关部门的多方努力和主潦媒体的多次辟谣的报道，逐步树立了良好的舆论环境，纠正了舆论的导向，社会公众渐渐趋于理性，可以从理、“从上”的看待问题，使谣言最终破灭.2

33、.3.5典论演化的建模仿真舆论的演化过程是基于个体在意见“场”中的不断选择,最终表征为群体行为的涌现.研究这类复杂问题或者非结构问题,建模是一种城本的手段,综合集成方法强谢史杂问题求解或者狂杂系统建模需要有多种视角，力求形成对问题的较为完整的想定。根据R1.Aekoff等(1968)所提出的建模基本原则，以及近年来复杂系统研究所采用的各种方法，顾基发等(2007)总结了以下6种建模策略和方法：(1)基于机理的建模，如计量经济模型和投入产出模型.(2)基于类比的建模，如基于案例的推理分析等。(3)基于规则的建模，典型的如究杂适应系统理论中的基于主体的建模。(4)基于数据的建模，如各种统计模型、系

34、统重构模型等.(5)基于演化的建模，如系统演化模量等。(6)基于学习的建模(mode1.ingby1.earning).如基于数据挖掘和知识发现的各种模型、人工神经网络模型等。第三章关键技术互联网用户情绪表达研究的主要目标是在主题发现和追踪技术的基础上，通过自动发现和深入分析的方式综合展现当前的互联网用户的情绪帧向，其主要研究内容包括：特点舆情热点的自动发现、关键词和摘要提取、互联网用户对特定舆情情绪的倾向性分析、传播分析、互联网用户情绪趋势分析和关联分析等。3.1 舆情热点的自动发现舆情热点自动发现是堪于主强检测技术帮助人们应对信息过载问题的研究，以新闻、论坛、博客等媒体网页作为处理对象，自

35、动发现新出现的舆情热点，并将涉及某个热点的报道组织起来以某种方式必现给用户。其目标是要实现按热点查找、组织和利用来自多种信息源的多语言信息。本技术可以提高舆情监测的综介性，实现对多种来源、多种形式舆情的综合性分析和监测能力，为全面掌握新闻、论坛、博客等各种网络传播媒介的舆情热点、传播动向、趋势分析等提供基础，从而提高舆情监测的全面性和精确性。世界各国普遍重视网络热点信息发现、网络信息形成传播机制等方面研究的关键技术。目前关于网络舆情热点的研究主要如下两个方.向：是基于自然语言处理技术一一词频统计方式的研究，涉及的技术有未登录词的识别、中英文分词。针对快速发现热点话题的问题，参考文献对日本最大的BBS系统进行了分类研究，基于BBS的共享目标(SharCdGOa1s)、信息瓦息(ReCiP1.ocity)、共享环境(SharedCOnteXt)等多种度殳指标,提出了使用多维向量来度量话题活性的话题活性测量方法。这种研究方法无法对大量的话题在不基于历史信息的情况卜.，快速发现讨论热点，均具有较长的时间滞后性或较高的计算复杂度。二是从数据挖掘