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网络社区舆情引导技术研究与实现

作　者: 邸文晨
导　师: 张伟哲
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 网络舆情 舆情引导 信息采集 话语复述 验证码识别
分类号: TP393.092
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 86次
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内容摘要


随着计算机的普及，网络进入了高速发展的阶段，逐步成为了人们生活中的一部分。人们获取信息的方式也逐渐从广播、电视、报纸转移到了网络。通过网络社区，民众可以表达情绪、态度、意见、要求，这样众多舆论的汇总形成了网络社区的舆情，网络已经成为舆论活动的主要阵地。目前采用人工发布信息的手段来对网络社区进行舆情的引导，需要大量的人力物力，已经不能够满足现实的需要。因此网络舆情引导，已经成为了学术界研究的热点。论文从网络舆情引导中用到的技术角度出发，提出了针对网络社区舆情引导的技术解决方案，设计了一个舆情引导系统。论文中，将对网络社区舆情引导中涉及到的主要关键技术：多通道信息采集、话语复述及网络社区信息自动发布展开详细的讨论。首先，多通道信息采集部分针对不同类型的网站进行信息采集，分为四个采集通道：主流媒体网站通道、博客通道、论坛BBS通道以及微博通道。前三个在尽量保证底层爬虫架构不变动的情况下，通过配置不同的通道，达到信息采集的目的。微博通道则单独采用了开放API的接口来采集信息，保证了程序的稳定性。其次，文中利用同义词替换方法。先将在网络上抓取的语料进行分词，然后利用同义词词库，对分词后的语料进行同义词替换，得到意思相同的句子，构成新的语料库。再次，论文针对两类网络社区：论坛和微博，进行信息的自动发布。研究和实现了Windows平台下的网络社区信息发布系统，系统实现中采用了基于神经网络识别的图形验证码技术，利用WebBrowser控件解决了论坛的信息自动发布，利用微博开放API解决了微博的信息自动发布。最后，通过对系统的测试，根据研究结论所得出的方案，在一定程度上可以解决网络社区舆情引导的问题，具有一定的可行性，系统有一定的应用价值。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
第1章 绪论  10-19
  1.1 课题研究的背景和意义  10-13
    1.1.1 课题研究的背景  10-12
    1.1.2 课题简介  12
    1.1.3 课题研究的意义  12-13
  1.2 本文的主要研究内容  13-15
    1.2.1 多通道信息采集技术运用  13-14
    1.2.2 图形验证码识别  14
    1.2.3 话语复述  14-15
    1.2.4 网络社区发布技术运用  15
  1.3 国内外研究现状  15-18
    1.3.1 网页正文提取  15-16
    1.3.2 话语复述研究现状  16-17
    1.3.3 图形验证码识别的研究发展  17-18
  1.4 论文结构安排  18-19
第2章 多通道信息采集技术研究  19-34
  2.1 爬虫设计  19-22
    2.1.1 爬虫框架设计  19-20
    2.1.2 爬虫主要模块设计  20-22
    2.1.3 多通道爬虫设计  22
  2.2 网站通道内容采集  22-24
  2.3 博客通道内容采集  24-27
  2.4 BBS 通道内容采集  27-29
  2.5 微博通道内容采集  29-33
    2.5.1 OAUTH 认证  30-31
    2.5.2 微博通道信息采集设计  31-33
  2.6 本章小结  33-34
第3章 网络社区信息发布技术研究  34-52
  3.1 图形验证码识别技术  34-46
    3.1.1 预处理  34-40
    3.1.2 字符分割  40-42
    3.1.3 验证码识别  42-46
  3.2 话语复述技术  46-49
    3.2.1 逆向最大匹配算法  46-48
    3.2.2 同义词替换  48-49
  3.3 网络社区信息发布  49-51
  3.4 本章小结  51-52
第4章 网络社区舆情引导系统设计与实现  52-68
  4.1 系统总体结构设计  52-53
  4.2 模块实现  53-59
    4.2.1 精品语料采集模块  53-54
    4.2.2 小号语料采集模块  54-56
    4.2.3 虚拟人物培养模块  56-57
    4.2.4 话语复述模块  57
    4.2.5 虚拟人物舆论引导模块  57-58
    4.2.6 账号管理模块  58-59
    4.2.7 配置文件管理模块  59
  4.3 模块测试  59-64
    4.3.1 信息采集单机吞吐量实验  59-63
    4.3.2 图形验证码识别  63-64
  4.4 系统功能测试  64-67
    4.4.1 网络社区中帖子人工置顶测试  64-66
    4.4.2 人物影响力比较  66-67
  4.5 本章小结  67-68
结论  68-70
参考文献  70-75
攻读硕士学位期间发表的学术论文  75-77
致谢  77

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