娄建玮

(潍坊职业学院,山东 潍坊 261031)

0 引言

随着社会自由度的逐渐开放和大众传媒的进一步普及,舆情(public opinion sentiment)在当前社会的政治和生活中发挥着越来越重要的作用。合理正确的舆情引导,成为秩序建设的特殊形式,也是构建和谐社会的重要组成部分。与此同时,随着高职院校的院校网络迅速建设,“网络化生存”正逐渐成为学生在校生活的重要方式,使得高职院校的校园舆情也出现了与网络相结合的新特征。校园舆情同公众舆情一样,是大学生作为舆情主体基于自身的某种利益,对校园现实或社会现实的反映和对自身意愿的表达[1]。同时校园论坛已经成为学生发表舆情的重要平台。

因此,基于校园论坛建立一个有效的舆情热点推荐系统,通过信息化技术了解学生当前的思想状态,帮助学生管理人员快速寻找到当前学生的舆情热点,并对学生进行恰当的引导,对学生管理工作不无裨益。本研究以校园网络服务器中的论坛数据库话题记录表为基础,提出一种基于Web数据挖掘的关键词权重评分协同过滤聚类算法为主线,来达到汇集舆情热点的目的。

1 论坛舆情挖掘中的数据过滤

面对网络上的海量数据,首先使用数据过滤来解决网络舆情数据信息量大、数据噪声多等问题。以学校服务器上的论坛数据库为基础,从tb_User表、tb_Topic表、tb_Revert表等数据表中使用联合查询获得相应数据。对学生用户发表的话题,进行前置转换与处理,将发表话题ID、发表用户登陆名、发表时间、话题内容长度、浏览次数和回复次数等四项数据作为分析的基础,本文以表1为例进行分析。……