王 飞，姜 鑫

（甘肃政法大学网络空间安全学院，甘肃 兰州 730070）

区块链技术的应用越来越普及，社会舆情事件迅速在网络上传播、扩展、衍生，甚至引发网络舆情危机。

由于单一的网民观点极性或者观点强度不能充分描述网民观点对网络舆情的影响，因此从网络舆情出发，对基于区块链技术的网络舆情中的观点树进行挖掘并展开研究。

1 基于层次划分的观点树挖掘

1.1 层次划分的方法

1.1.1 层次划分的主要方法及其优缺点

在层次划分过程中，应用较多的是自顶向下的方法，这种方法也称局部法，指的是在类别树中每一层都构建一个或多个分类器，每个分类器在其所在层工作，从根节点开始，逐层向下进行分类，直到到达叶子节点[1]。

层次划分的优点在于，它较平坦的分类可以获得更高的准确率，并且更能够准确地描述出类与类之间的隶属关系[2]；其比较明显的缺点在于，一次分类错误就会影响后面每一步都出错，也就是 “一步错，步步错”。

1.1.2 面向网络舆情的观点树挖掘方法

网络舆情具有很强的时变性和环变性[3]，为了进一步挖掘出网络舆情信息，本文提出一种面向网络舆情的观点树 （opinion tree）挖掘方法，进一步向下进行分类，实现观点属性的挖掘，从而基于层次划分思想构建观点树，并提出一种观点树的网络舆情层次信息表示的方法，构建网络舆情事件的观点树。

此树逐层向下展开，以此将某一网络舆情事件的观点极性、观点强度、观点属性构成观点树，并最终构建面向网络舆情的观点树挖掘模型。……