高慧

摘要：由于网络舆情多维动态实际分类中，分类结果与实际情况存在一定误差，比值比（odds ratio，OR值）较小，为此提出基于大数据的网络舆情多维动态分类研究。通过对网络舆情概念、网络舆情特点等进行分析，构建网络舆情多维动态分类指标体系、基于大数据的事件类型多维度指标聚类分析、网络舆情数据分类判别，提出一种全新的分类方法。通过对比实验证明，该分类方法OR值明显增加，说明网络舆情多维动态分类结果与实际情况更接近，分类更加精确。

关键词：大数据;网络舆情;多维;动态分类

中图分类号：D523      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）14-0015-03

当前网络技术的快速发展，使得网络环境逐渐开放，随着网民数量的快速增加，产生了一系列由于网民广泛参与和传播造成的重大社会影响事件发生[1]。一旦突发事件上传到网络当中，极易引发网民的舆论热潮。网络媒体是自报纸、广播、电视之后出现的第四媒体。网络已经成为反映人类社会舆情的主要载体[2]。只有在充分把握好事件发生时的本体特性和引发舆论特征之间的关系，才能够在舆论发生及其后续产生的舆情波动方向进行更精准的分析。因此，对于网络舆情的准确识别和分类，可以有助于为网络恐怖主义的预防和控制提供实践指导。基于此，本文結合大数据技术，开展对网络舆情多维动态分类研究。

1 网络舆情分析

1.1 网络舆情概念

网络舆情可以看作是，在各类事件发生后，通过互联网形式的传播，使得群众对此次事件的所有认知、态度等言论的集合[3]。……