序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇網絡輿情分析研究現(xiàn)狀范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

關鍵詞：微博； 輿情監(jiān)測； 輿情分析； Scool； NoSQL

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A文章編號：2095-2163（2013）02-0050-04

0引言

目前，隨著網絡全球化的進程加快以及移動技術的推廣，微博已經成為了網絡輿情的主要源頭和有效傳播路徑。由于微博具有的進入門檻低、操作便捷、互動性強等特點，近兩年在全國得到了迅速的普及，獲得廣泛的應用。但是不可忽視的隱患也隨之呈現(xiàn)。微博已經成為了各種謠言和違法信息滋生、蔓延的主要平臺，對社會也造成了無法預知的不良影響。因此，開展微博的輿情監(jiān)控和分析研究已是大勢所趨，勢在必行。

1研究現(xiàn)狀

目前，已有針對網絡輿情分析和挖掘的軟件產品，較典型的有 Autonomy 網絡輿情聚成系統(tǒng)、Goonie 互聯(lián)網輿情監(jiān)測系統(tǒng)、TRS 互聯(lián)網輿情信息監(jiān)控系統(tǒng)、方正智思輿情預警輔助決策支持系統(tǒng)、中科點擊（北京）科技有限公司研發(fā)的軍犬網絡輿情監(jiān)控系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)均能對網絡輿情發(fā)揮一定的監(jiān)測、分析和預警的作用，為社會和諧穩(wěn)定提供了有效的技術和決策支持。雖然如此，但針對微博輿情監(jiān)測和分析的大部分系統(tǒng)卻沒有充分考慮到微博用戶基數(shù)大、覆蓋面廣、數(shù)據量巨大、更新速度快的特點，而在這種情況下，采用普通的關系數(shù)據庫顯然無法滿足要求，因此，引入NoSQL技術存儲數(shù)據則是一個頗有前景的發(fā)展方向。

2微博輿情傳播特點

基于上述對微博使用方式的分析，決定了微博輿情的傳播將具有如下特點：

（1）信息生成和傳播簡便。只要簡單操作，就可以第一時間關注微博新聞中的相關人物，或轉發(fā)傳統(tǒng)新聞和論壇中的內容，而且由于移動終端對微博的支持，微博就超越了時間與地域的限制，完全實現(xiàn)了微博的簡便簡易性。

（2）傳播信息快捷。僅以“7 .23”動車事件為例，2011 年7 月23 日晚20 點38 分事故發(fā)生，4分鐘后網友發(fā)出了第一條微博，比傳統(tǒng)媒體提早了兩個多小時。

（3）病毒爆發(fā)式的信息傳播模式。消息一經發(fā)出，用戶的所有關注者都能收到，而這一群體再亦如此繼續(xù)向外傳播，則微博信息就呈現(xiàn)了病毒爆發(fā)式擴散傳播的態(tài)勢。

3基于noSQL的數(shù)據庫設計

NoSQL最初出現(xiàn)于2009年6月11日由Oskarsson在舊金山發(fā)起并組織的一個非正式會議上。NoSQL是當下數(shù)據庫家族的外來者，雖然有些通用的特征，但卻沒有一個特征得到了明確定義。

根據輿情監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據實際情況，在其系統(tǒng)的數(shù)據庫設計中引入NoSQL，當寫入數(shù)據時，可在MySQL、NoSQL中分別寫入一條數(shù)據的不同字段，而讀取數(shù)據時，則從MySQL、NoSQL組合字段完成讀取。這一讀/寫過程如圖1所示。

在如圖1所示的組合結構中，MySQL中存儲著需要查詢字段中的數(shù)字、時間等類型的小字段，其后按照查詢建立相應的索引，而NoSQL中則存儲著包括大文本字段在內的其他并不需要的字段。查詢過程可描述為，首先將數(shù)據主鍵從MySQL中查詢出來，再從NoSQL中直接取出對應的數(shù)據。

文中設計的架構模式使得MySQL和NoSQL能夠各自發(fā)揮所長，即由MySQL實現(xiàn)關系存儲，而NoSQL則實現(xiàn)數(shù)據存儲。這種設計的優(yōu)點如下：節(jié)省MySQL的IO開銷、提高MySQl Query Cache緩存命中率、改進了MySQL主從同步效率、提升了MySQL數(shù)據備份和恢復的速度、具有更好的擴展性。

還需一提的是，這種以MySQL為主、NoSQL為輔的架構設計與MySQL的單體架構相比，系統(tǒng)的多樣性能和可擴展性均得到了有效提高。

4基于微博的Scool輿情監(jiān)測分析系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

基于微博的Scool輿情監(jiān)測分析系統(tǒng)旨在取代傳統(tǒng)的人工收集和監(jiān)控工作，實現(xiàn)深入、高效挖掘，并實時得到微博網絡中相對敏感的輿論信息，以警示管理人員及時采取相應措施。

基于微博的Scool輿情監(jiān)測分析系統(tǒng)的實現(xiàn)過程是，每日需定時、周期地對新浪微博、騰訊微博、網易微博、搜狐微博進行網頁抓取后，并對其內容實行解析后存入數(shù)據庫，而后通過分詞索引以建立搜索引擎，實現(xiàn)數(shù)據索引，再通過用戶設定的關鍵詞庫對采集的數(shù)據進行關鍵詞集過濾，由此獲得敏感輿情信息文本返回給用戶界面。系統(tǒng)還應對收集的信息進行自然語言處理，從而識別得到熱點話題和熱門事件。

4.1軟件體系結構

系統(tǒng)分為后臺數(shù)據分析模塊和前臺數(shù)據展示模塊。后臺模塊負責實現(xiàn)數(shù)據抓取與分析，是系統(tǒng)的核心。前臺模塊負責完成微博、Web數(shù)據展示和基本維護操作。

4.1.1前臺結構

前臺展示程序分為四大塊，分別是：輿情信息展示、輿情搜索、用戶監(jiān)控網址和關鍵詞設置、用戶登錄與管理。其中，輿情整體全面展示則按五類來進行和表現(xiàn)，分別是：最新輿情展示、按網站類型展示、按監(jiān)控網址展示、按話題事件展示和輿情統(tǒng)計。前臺模塊的結構框架如圖2所示。

前臺展示程序主要基于JAVA開源SSH框架來進行構建而得以實現(xiàn)，其設計結構如圖3所示。

在本系統(tǒng)的架構設計中，將在表示層上構設的Struts框架，在業(yè)務邏輯層構設的Spring框架以及在數(shù)據訪問層構設

（1）表現(xiàn)層使用JSP來實現(xiàn)構建，為客戶端提供對應用程序的訪問；

（2）控制層接受客戶端的請求，并根據不同的請求調用相應的事務邏輯，再將處理結果返回到相關的頁面；

（3）業(yè)務邏輯層用來提供相關的業(yè)務邏輯；

（4）數(shù)據訪問層提供對數(shù)據庫的各種操作。

系統(tǒng)設計中的三大框架有機配合、協(xié)調統(tǒng)一，其各自實現(xiàn)功能為：

在表現(xiàn)層中，由Struts框架負責處理JSP頁面的請求和轉發(fā)工作；在系統(tǒng)中用Hibernate來封裝數(shù)據庫的連接類，通過該框架所提供的注解方式實現(xiàn)了實體類與數(shù)據庫表結構間的映射關系，并由該框架完成在數(shù)據訪問層與數(shù)據庫間的交互工作，再通過Hibernate框架的二級緩存EHCache提供對用戶關鍵詞和行業(yè)惡劣情感詞的高效緩存。此外，系統(tǒng)使用Spring框架作為系統(tǒng)運行輕量級的容器，負責在業(yè)務邏輯層處理業(yè)務邏輯工作。通過在配置文件中設置對象的創(chuàng)建方式及對象之間的關系，即可由Spring框架的IoC的容器來創(chuàng)建對象，同時也維護對象之間的依賴關系。通過這三大框架的整合，有效降低了系統(tǒng)中各模塊之間的相關性，由此形成一個結構科學、功能強大和層次清晰的框架體系。

4.1.2后臺結構

由圖6可知道，后臺結構可分為數(shù)據緩沖池隊列，線程池線程和數(shù)據庫三部分。其中，緩存隊列負責數(shù)據流的來源，關鍵處理流程則拆分至各個線程中獨立實現(xiàn)；線程控制數(shù)據緩存池中數(shù)據流的走向，各線程本身的并發(fā)運行均交由線程池實現(xiàn)統(tǒng)一管理。數(shù)據庫則采用上述的NoSQL與關系數(shù)據庫相結合的對應技術來主導實現(xiàn)。

4.2系統(tǒng)實現(xiàn)

用戶注冊、登錄系統(tǒng)后，可以點擊頁面上的相應標簽來查看有關的輿情記錄。同時，系統(tǒng)也會將每天最新的輿情記錄完整、清晰地呈現(xiàn)。用戶還可以點擊更多的輿情鏈接來查看當日之前任何一天的輿情記錄。

可以點擊系統(tǒng)主頁上的輿情搜索標簽來進行包含指定關鍵詞的輿情記錄，搜索頁面如圖7所示。在輸入框中輸入關鍵詞，就可以看到相關的信息。

5.結束語

在Scool輿情監(jiān)測和分析系統(tǒng)設計與實現(xiàn)過程中，有關信息存儲方面，本文主要提出了NoSQL和MySQL相結合的方法。實驗證明，采用這種信息存儲的方法可節(jié)省MySQL的IO開銷、提高MySQL數(shù)據備份和恢復的速度、且比以前更容易實現(xiàn)擴展。對其后類似系統(tǒng)的設計提供了有益借鑒，并顯示了一定參考價值。由于時間及技術的限制，測試和抓取的數(shù)據還不夠連續(xù)和充分，下一步仍可繼續(xù)完善和推進這一方面的工作。

參考文獻：

[1]賈焰，劉江寧. 微博的輿情特點及其謠言治理[J]. 圖書情報知識，2012（6）：7-9.

[2]張玉峰，何超. 基于Web挖掘的網絡智能分析研究[J]. ITA，2011（4）：64-68.

[3]汝艷紅. 微博信息傳播的特點及發(fā)展趨勢[J]. 青年記者，2012（8）：27-30.

[4]鐘瑛，劉利芳. 微博傳播的輿論影響力[J]. 新聞與傳播研究，2013（2）：8-12.

[5]FOWLER M. NoSQL Distilled[M]. 2009：1-20

[6]齊海鳳. 網絡輿情熱點發(fā)現(xiàn)與事件跟蹤技術研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工程大學，2006：11-30.