解仲秋

（西安航空职业技术学院，陕西西安 710089）

随着互联网的迅速发展，网络媒体作为一种新型的信息传播形式，正成为表达公众情感、畅通社会交流、凝聚公众智慧的重要渠道。互联网作为一种新型的媒体，由于具有自由、开放、互动等特点，比报纸、广播、电视及其他媒体更容易吸引公众参与舆论讨论。

对于热门话题与紧急情况，众多的互联网用户通过网络渠道表达其观点。新闻评论、BBS 与博客已成为互联网用户传播和表达公众信息的主要方式。当前，中国正处于社会转型的关键时期，网络舆情的影响力越来越大。若无法正确识别或引导出现偏见或负面舆论，将会构成极大的公共安全威胁。大学生是我国网民的主体，大学生对社会问题的参与度高，极易受到新思想的影响。因此，有效收集、监测与分析网络中大学生舆情成为亟待解决的重要问题[1]。

数据挖掘与机器学习作为动态处理大量数据的有效工具[2]。文中借助这两项工具研究了网络舆情热点检测，对各种民意的相互作用结构进行自然分组，并进行全面、及时的描述，实现了动态监测热点意见。

1 系统分析与架构

在网络环境下，舆情信息来源于评论、BBS、博客与各式聊天软件[3]，不同的信息来源具有不同的特征。系统框架如图1 所示。首先，使用Web 搜寻器获取有关网络数据的最新信息，在删除重复的url后，将数据以Html 源文件的形式存储到硬盘中[4]。随后预处理源文件，将Html 文件转换为文本，提取信息主体与文件的网页地址，并发布时间、作者等信息[5]。……