時(shí)間：2023-03-15 14:58:30
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛(ài)發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)英語(yǔ)學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；情感交互
當(dāng)計(jì)算機(jī)播放某多媒體程序的時(shí)候，編程人員可以他的思想及情感發(fā)出指令控制該程序的運(yùn)行，而不是程序單方面執(zhí)行下去，程序在接受到編程人員相應(yīng)的指令后而相應(yīng)的做出反應(yīng)，這一過(guò)程及行為，我們稱之為情感交互
人與人之間的直接溝通一般是在雙向交互的情況下實(shí)現(xiàn)的，比方說(shuō)學(xué)校的一些具體的管理行為、教學(xué)行為及其它種種交往行為。而借助傳統(tǒng)媒體實(shí)現(xiàn)的師生溝通大多數(shù)是章向交互的，是教師到學(xué)生的，學(xué)生的反饋行為一般并不通過(guò)傳統(tǒng)媒體來(lái)實(shí)現(xiàn)。在這個(gè)主面，網(wǎng)絡(luò)媒體的不同之處在于，借助它可以實(shí)現(xiàn)師生間的雙向交互，甚至可以方便地實(shí)現(xiàn)學(xué)生與校園圍墻以外世界的雙向交流。
在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)嘗試中，師生之間的情感溝通被忽視。學(xué)生與教師遠(yuǎn)遠(yuǎn)相離，客觀上使師生之間的感情溝通比較困難，可是并不見(jiàn)有主動(dòng)的工作去彌補(bǔ)這些缺陷。在這種情況下，學(xué)生很難與教師產(chǎn)生情感上的共鳴，很難產(chǎn)生對(duì)教師的喜歡、喜愛(ài)乃至不很過(guò)分的“崇拜”，無(wú)法指望得到這種感情對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生積極的影響，更不用說(shuō)在學(xué)生的人格成長(zhǎng)方面，沒(méi)有教師的行為作風(fēng)的潛移默化的影響。筆者認(rèn)為，這就是教師對(duì)學(xué)生可以產(chǎn)生意義的第三個(gè)方面。這種對(duì)教師的行為“導(dǎo)航”和情感溝通對(duì)于促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的必要性的認(rèn)識(shí)缺陷，在近期的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)試點(diǎn)工作中一直部分地存在著，直到2000年的長(zhǎng)沙會(huì)議也沒(méi)有看到任何轉(zhuǎn)機(jī)。
在新的媒體群落條件下，教師除借助傳統(tǒng)媒體向?qū)W生遞送知識(shí)信息外，還增加了借助網(wǎng)絡(luò)媒體與學(xué)生進(jìn)一步溝通的機(jī)會(huì)。理論上，這些溝通作為通常面對(duì)面溝通的補(bǔ)充，也可以產(chǎn)生多方面的意義，比方說(shuō)，可以指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)，也可以進(jìn)一步溝通感情，增進(jìn)師生之間的了解，使教師對(duì)學(xué)生產(chǎn)生更多人格等方面的影響，促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。夫子云：“師者，傳道、授業(yè)、解惑也”。這個(gè)道，即有為人之道與為學(xué)之道的雙重含義。在此作一個(gè)小結(jié)，在教學(xué)活動(dòng)中，教師與學(xué)生的溝通可以認(rèn)為在三個(gè)層面上實(shí)現(xiàn)意義：其一，情感溝通；其二、管理溝通；其三、知識(shí)導(dǎo)航與傳授溝通。
網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展的最終制約瓶頸是教師的注意力資源。當(dāng)前，一個(gè)不負(fù)責(zé)任的流行觀念就是簡(jiǎn)單地將渠道的豐富與溝通的增進(jìn)對(duì)等起來(lái)，甚至混淆為一個(gè)概念。產(chǎn)生的觀點(diǎn)就是網(wǎng)絡(luò)媒體可以幾乎是無(wú)限制地?cái)U(kuò)大招生人數(shù)，提高教學(xué)效率。估我國(guó)，教育事業(yè)的相對(duì)落后使得我們急于尋找效率更高，受益面更大的教學(xué)模式。這種心情是可以理解。但是經(jīng)驗(yàn)告訴我們，指望借助某種先進(jìn)媒體的作用使教育的質(zhì)量和數(shù)量在一夜之間“趕超英美”是不現(xiàn)實(shí)的，無(wú)疑是式的天真幻想。決定教學(xué)規(guī)模及教育水平的最終制約瓶頸是教師的注意力資源，是教師的質(zhì)量與數(shù)量，與之相對(duì)應(yīng)的是社會(huì)的教育投入。
教師已經(jīng)不能無(wú)視網(wǎng)絡(luò)媒體的沖擊，網(wǎng)絡(luò)上源源不斷的信息和源源不斷的新理念迫使教師必須有所改變，在這個(gè)改變過(guò)程中，教育思想的改變也自然而然地發(fā)生了。這正是技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)思想進(jìn)步的一個(gè)生動(dòng)例子。所幸的是，網(wǎng)絡(luò)媒體并不僅僅是使教師陷入被動(dòng)狀態(tài)，它同樣為教師準(zhǔn)備了足夠的自我發(fā)展空間，為教師的繼續(xù)學(xué)習(xí)和提高業(yè)務(wù)水平提供了更充分的條件。網(wǎng)絡(luò)媒體呼喚教師在新的教育思想指導(dǎo)下進(jìn)行新的教學(xué)方法的嘗試，比方說(shuō)，教師不僅僅作為知識(shí)的傳授者，更多地作為學(xué)習(xí)的導(dǎo)航者，也作為網(wǎng)絡(luò)海洋中知識(shí)的導(dǎo)航者。
教師作為知識(shí)的傳授者，并不僅僅是刻板地把知識(shí)灌輸給學(xué)生，而是在了解學(xué)生的基礎(chǔ)上將知識(shí)恰當(dāng)有序地傳授給學(xué)生。在新的教育理念下，教師更多地扮演引導(dǎo)者的角色，即以引導(dǎo)為軸線，以知識(shí)傳授為內(nèi)容。就是說(shuō)，教師的作用在教學(xué)活動(dòng)方面也可以分為兩個(gè)部分，一是作為知識(shí)的提供者和傳授者，二是作為知識(shí)的導(dǎo)航者。這第二個(gè)部分的作用正是當(dāng)前流行的教育思想所要強(qiáng)調(diào)的。
教師的另外一層管理意義是他在教學(xué)活動(dòng)中同時(shí)在承擔(dān)著具體學(xué)習(xí)過(guò)程中的“管理”任務(wù)。在課堂上：教師對(duì)學(xué)生就是一個(gè)客觀的近在咫尺的行為約束，這個(gè)約束在規(guī)定著學(xué)生在課堂上可以干什么，不可以干什么；教師隨時(shí)對(duì)良好的主動(dòng)積極的學(xué)習(xí)態(tài)度予以鼓勵(lì)，隨時(shí)對(duì)出現(xiàn)的異常現(xiàn)象進(jìn)行分析判斷，然后按照自己對(duì)教育思想及管理思想的理解予以處理。教師深入課堂的管理是整個(gè)學(xué)校管理活動(dòng)的重要末梢，忽視這個(gè)末梢，管理活動(dòng)將是不完善的和低效的，不能保證學(xué)習(xí)活動(dòng)高效正常地進(jìn)行。這種觀念 在一般的教學(xué)理論中已經(jīng)是老生常談，但筆者注意到，在過(guò)去的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的討論中，這個(gè)問(wèn)題談得太少且經(jīng)常被忽視。
總之，如上所述，教師資源所產(chǎn)生的意義中應(yīng)該包括有管理意義上的部分，還必然有教學(xué)意義上的部分。教師在教學(xué)方面的作用也因網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)而受到?jīng)_擊。新的媒介帶來(lái)的新觀念首先對(duì)一些教師的陳舊教育思想和教學(xué)習(xí)慣形成沖擊，使教師對(duì)教學(xué)信息的壟斷地位受到威脅，近使教師不得不重新思考，重新為自己定位，調(diào)整自己的教育思想使之與新的條件相適應(yīng)；另一方面，新的媒體群落也為教師提供了一個(gè)更為廣闊的學(xué)習(xí)和提高的空間，提供了更為豐富的教學(xué)信息的表達(dá)手段，使他的教學(xué)活動(dòng)更能豐富多彩、引人入勝，更易于培養(yǎng)和激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造力。
參考文獻(xiàn)：
【關(guān)鍵字】 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn) 資源 能耗 帶寬 路由 路徑
一、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于無(wú)線節(jié)點(diǎn)資源的通信路由研究的技術(shù)分支詳述
筆者發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有專利申請(qǐng)是基于傳統(tǒng)類型的協(xié)議進(jìn)行的多個(gè)分支的改進(jìn)，經(jīng)過(guò)專利統(tǒng)計(jì)歸納，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于節(jié)點(diǎn)資源的通信路由研究主要分為以下四個(gè)技術(shù)分支，均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的路由、分簇及簇首選擇的路由、降低時(shí)延的路由、安全可信的路由。
1.1.均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的路由分支
由于我國(guó)關(guān)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究起步在2009年左右，所以無(wú)線傳感網(wǎng)路由方面的研究也是如此，利爾達(dá)科技有限公司在2010年提出了一種基于連接的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散路由算法，申請(qǐng)?zhí)枮镃N201010204302。
隨后高等院校也開(kāi)始這方面的申請(qǐng)，比如有東南大學(xué)申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210052390、南京大學(xué)申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210398925的專利申請(qǐng)，并且南京大學(xué)的該申請(qǐng)是在分簇網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上考慮了能量均衡，有效地延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。
在大量的高等院校和公司的申請(qǐng)同時(shí)，也有踴躍的個(gè)人申請(qǐng)，比如賀靜個(gè)人在2012年提出了一種面向無(wú)線傳感網(wǎng)的能量高效洪泛方法，申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210510337，具體涉及一種在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中利用局部范圍節(jié)點(diǎn)能量次序信息，實(shí)現(xiàn)廣播樹(shù)構(gòu)造方法，使得均衡使用節(jié)點(diǎn)能量。
1.2分簇及簇首選擇的路由分支
對(duì)于該分支，本領(lǐng)域技術(shù)人員關(guān)注如何在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中更合理的分簇以及利用選擇的簇首進(jìn)行高效的路由。在2012年，中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司就如何利用簇首節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路由的建立，提出專利申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210116856的申請(qǐng)。
隨后，國(guó)內(nèi)的科研院校陸續(xù)申請(qǐng)了關(guān)于更多兼顧網(wǎng)絡(luò)多種性能的簇首選擇路由算法，比如，中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所，考慮了在進(jìn)行高效路由時(shí)如何更好的選擇簇首節(jié)點(diǎn)并兼顧均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，提出了申請(qǐng)?zhí)枮镃N201210333412的申請(qǐng)。
對(duì)于后續(xù)的申請(qǐng)量，公司申請(qǐng)也在陸續(xù)增加，比如中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司又繼續(xù)針對(duì)兼顧網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行基于簇首的路由算法進(jìn)行了研究并申請(qǐng)了專利，申請(qǐng)?zhí)枮镃N201310633716。
在2012年至2014年，出現(xiàn)了大量的分簇及簇首選擇的路由分支的專利申請(qǐng)，國(guó)內(nèi)主要申請(qǐng)人為高等院校與少數(shù)公司，比如北京郵電大學(xué)、南京郵電大學(xué)、上海交通大學(xué)以及華為技術(shù)有限公司、中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司，國(guó)外主要申請(qǐng)人為富士通株式會(huì)社、北電網(wǎng)絡(luò)有限公司、英特爾公司。
1.3 降低時(shí)延的路由分支
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的某些應(yīng)用通常對(duì)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性都有較高的要求，因此，在降低時(shí)延的路由分支在2010年以來(lái)陸續(xù)出現(xiàn)了許多專利申請(qǐng)，但是較于分簇及簇首選擇的路由分支，該分支的申請(qǐng)量還是處于弱勢(shì)。
并且該分支的專利申請(qǐng)量較為集中在高等院校，比如寧波城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院提出了申請(qǐng)?zhí)枮镃N 201010543262，發(fā)明名稱為“一種用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)通信路由方法”的專利申請(qǐng)，并已經(jīng)授權(quán)。
分析該分支專利申請(qǐng)量較少的原因?yàn)?，在其他分支的專利申?qǐng)多少都涵蓋了時(shí)延的考慮，因此，通過(guò)去重之后的統(tǒng)計(jì)分析該技術(shù)分支的申請(qǐng)量表現(xiàn)較少，實(shí)際上，涉及到時(shí)延的路由專利申請(qǐng)量比較多，幾乎占據(jù)整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的一半以上。
1.4 安全可信的路由分支
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)建立安全可信的路由是本領(lǐng)域技術(shù)人員關(guān)注的重要分支，從2011年開(kāi)始，逐漸有比較成熟的專利申請(qǐng)，并且大多數(shù)申請(qǐng)人涉及高等院校，比如在2012年，申請(qǐng)人重慶郵電大學(xué)，提出了基于動(dòng)態(tài)探測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全路由的方法，該發(fā)明采用逐點(diǎn)驗(yàn)證的方式，顯著提高路由安全性，同時(shí)顯著減少能耗。
2013年山東大學(xué)提出一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的新型信任管理系統(tǒng)的信任路由算法，申請(qǐng)?zhí)枮镃N201310148141，它考慮節(jié)點(diǎn)安全性對(duì)路由選擇的影響，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的可信度是否滿足約束條件來(lái)形成有效路徑，更好地保證無(wú)線數(shù)據(jù)通信的安全。
在2013年至2014年涌現(xiàn)了大量的院校申請(qǐng)人，比如中國(guó)人民理工大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等對(duì)該分支的路由申請(qǐng)了相關(guān)專利。
二、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于無(wú)線節(jié)點(diǎn)資源的通信路由研究的技術(shù)分支發(fā)展態(tài)勢(shì)
國(guó)內(nèi)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于無(wú)線節(jié)點(diǎn)資源的通信路由研究中上述4種技術(shù)分支的專利申請(qǐng)趨勢(shì)如圖1所示。
從圖1可以看到，對(duì)于均衡網(wǎng)絡(luò)能耗的路由分支在2008年開(kāi)始至2014年，連續(xù)有較多的申請(qǐng)量，數(shù)量最多的集中在2010年至2014年，可見(jiàn)在隨著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的起步，該技術(shù)分支不斷得到技術(shù)人員的研究與申請(qǐng)。
分簇及簇首選擇的路由分支在整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由專利申請(qǐng)量中占有重要的比例，表明適合于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分簇結(jié)構(gòu)，是該技術(shù)領(lǐng)域較為常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此基于該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的路由研發(fā)分支一直是本領(lǐng)域申請(qǐng)人較為關(guān)注和投入精力較多的技術(shù)分支。
降低時(shí)延的路由分支在2005年至2014年，每年都持續(xù)有申請(qǐng)量，表明該技術(shù)分支一直是本領(lǐng)域技術(shù)人員關(guān)注的領(lǐng)域，盡管每年的申請(qǐng)量不多，但是集中在2011年至2013年，申請(qǐng)人加大了該分支的研究與申請(qǐng)，表明該技術(shù)分支漸漸成為申請(qǐng)人的重點(diǎn)關(guān)注。
安全可信的路由分支在整體的申請(qǐng)量上還不是很多，技術(shù)還不夠成熟，但是申請(qǐng)量漸漸集中在2012至2013年，引起了申請(qǐng)人的注意，可能成為今后幾年的申請(qǐng)重點(diǎn)分支，可以作為后續(xù)專利申請(qǐng)分析的關(guān)注方向。
關(guān)鍵詞：流星余跡通信；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳；時(shí)延模型；排隊(duì)論
中圖分類號(hào)：TP391.9
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
文章編號(hào)：1001-9081（2016）11-3039-05
0 引言
流星余跡通信作為最低限度應(yīng)急通信保障的一種有效手段，在通信領(lǐng)域中占有重要地位。流星余跡信道突發(fā)性強(qiáng)、通信距離遠(yuǎn)、傳輸速率低，而且信道具有時(shí)變衰落特性[1]，這使得數(shù)據(jù)傳輸變得不可靠。在對(duì)流星余跡通信系統(tǒng)進(jìn)行仿真的過(guò)程中，如何采用合適的傳輸機(jī)制以保證通信鏈路中的可靠傳輸，同時(shí)最大化傳輸效率，減少傳輸時(shí)延，是值得深入研究的一個(gè)問(wèn)題。
自動(dòng)請(qǐng)求重傳（Automatic Repeat Request， ARQ）機(jī)制是被廣泛應(yīng)用于無(wú)線通信領(lǐng)域的差錯(cuò)控制技術(shù)[2]。近年來(lái)，將前向糾錯(cuò)控制（Forward Error Correction， FEC）機(jī)制與ARQ結(jié)合起來(lái)的混合自動(dòng)請(qǐng)求重傳（Hybrid Automatic Repeat Request， HARQ）技術(shù)得到了廣泛研究[3]，并被應(yīng)用于流星余跡通信系統(tǒng)，極大地提高了流星余跡通信的可靠性和傳輸效率。研究流星余跡通信系統(tǒng)的時(shí)延性能，一個(gè)重要的方面就是分析HARQ傳輸機(jī)制對(duì)時(shí)延性能的影響。
目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)流星余跡通信中HARQ機(jī)制的研究[4-5]不夠充分，尤其是關(guān)于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延性能的研究很少。文獻(xiàn)[6-7]分別對(duì)流星余跡通信中Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的性能進(jìn)行了仿真研究，并從吞吐量、重傳率、重傳次數(shù)、信道利用率等方面進(jìn)行了對(duì)比分析，但沒(méi)有涉及兩種機(jī)制下的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延性能。文獻(xiàn)[8]研究了基本ARQ技術(shù)的時(shí)延性能，并進(jìn)行了建模仿真，但研究結(jié)果未必適應(yīng)HARQ機(jī)制的特點(diǎn)，而且沒(méi)有在流星余跡通信的背景下進(jìn)行研究，缺乏適用性。
本文結(jié)合流星余跡通信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及HARQ傳輸機(jī)制的特點(diǎn)，提出了流星余跡通信中HARQ機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延模型，立足于單條鏈路上的數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程，利用排隊(duì)論的相關(guān)理論，建立了基于Ⅰ型HARQ的傳輸時(shí)延估算模型，并引入Ⅱ型HARQ的改進(jìn)機(jī)制，進(jìn)而提出了基于Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延估算模型，最后通過(guò)仿真對(duì)兩種HARQ的傳輸時(shí)延性能進(jìn)行了對(duì)比分析。
1 流星余跡通信系統(tǒng)
1.1 流星余跡通信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型
一個(gè)最基本的流星余跡通信結(jié)構(gòu)由一個(gè)主站和一個(gè)從站組成，流星余跡通信網(wǎng)絡(luò)可由許多這樣點(diǎn)到點(diǎn)的通信結(jié)構(gòu)組成。主從站之間通信通常采用半雙工工作方式，而主站之間通信采用全雙工工作方式。根據(jù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，流星余跡通信系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一般包括：?jiǎn)沃髡拘切屯負(fù)浣Y(jié)構(gòu)、多主站環(huán)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、樹(shù)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和混合型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[9]。
單主站星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是流星余跡通信系統(tǒng)最常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)和多個(gè)子節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，中心節(jié)點(diǎn)是整個(gè)網(wǎng)路的核心，子節(jié)點(diǎn)只能與中心節(jié)點(diǎn)通信。多主站環(huán)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，主站以環(huán)形結(jié)構(gòu)相聯(lián)，各主站以星型結(jié)構(gòu)與若干從站相聯(lián)，主站節(jié)點(diǎn)通過(guò)點(diǎn)到點(diǎn)的鏈路首尾相聯(lián)形成一個(gè)閉合的環(huán)，子節(jié)點(diǎn)之間的信息傳遞必須先經(jīng)過(guò)環(huán)形結(jié)構(gòu)。樹(shù)型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是一種層次結(jié)構(gòu)，通常由一個(gè)控制級(jí)聯(lián)多個(gè)主站構(gòu)成主干網(wǎng)，節(jié)點(diǎn)按層次聯(lián)接，信息交換主要在上下節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行，相鄰節(jié)點(diǎn)或同層節(jié)點(diǎn)之間一般不進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。混合型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)則是兩種或兩種以上的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)同時(shí)使用。
綜合考慮各種流星余跡網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、通信方式的?yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合項(xiàng)目要求，本文所涉及的流星余跡通信系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)如圖1所示。
本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型由4個(gè)星型網(wǎng)絡(luò)相互聯(lián)接構(gòu)成，每個(gè)星型網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)主站和4個(gè)從站組成，主站與從站可以直接通信，從站之間不能直接通信，必須通過(guò)主站實(shí)現(xiàn)與其他從站之間的通信。主站與從站之間的通信方式為無(wú)線通信，通信信道采用流星余跡信道，主站之間的通信方式為有線通信。各星型網(wǎng)通過(guò)主站之間的互聯(lián)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)間通信。
1.2 流星余跡通信網(wǎng)絡(luò)的差錯(cuò)控制要求
首先簡(jiǎn)要介紹一下流星余跡信道的典型特征。流星余跡信道依賴于流星的突發(fā)性而產(chǎn)生，具有明顯的間斷性和瞬時(shí)性[1]。以欠密類流星余跡為例，其發(fā)生過(guò)程時(shí)間極短，通常在幾百毫秒到1秒之間； 且信道信道時(shí)變性強(qiáng)，變化規(guī)律呈指數(shù)衰減特征，如圖2所示[10]。
考慮到流星余跡信道的這些特點(diǎn)，為了保證數(shù)據(jù)的可靠傳輸，提高系統(tǒng)傳輸效率，流星余跡通信中的差錯(cuò)控制協(xié)議應(yīng)當(dāng)適合突發(fā)、非對(duì)稱的信道特征，且綜合考慮糾錯(cuò)與重傳的收益，同時(shí)還應(yīng)適當(dāng)引入變速率技術(shù)[1]。近年來(lái)，將FEC與ARQ結(jié)合起來(lái)的HARQ差錯(cuò)控制協(xié)議由于對(duì)流星余跡信道具有很強(qiáng)的適用性，被廣泛應(yīng)用于流星余跡通信系統(tǒng)中。
2 HARQ傳輸機(jī)制和時(shí)延模型
HARQ傳輸機(jī)制的基本思想是，將ARQ和FEC有效結(jié)合起來(lái)，即在傳統(tǒng)ARQ系統(tǒng)中嵌入一個(gè)FEC子系統(tǒng)，就得到了HARQ傳輸系統(tǒng)。它采用的碼同時(shí)具備糾錯(cuò)功能和檢錯(cuò)功能，其中FEC子系統(tǒng)利用糾錯(cuò)碼來(lái)糾正經(jīng)常出現(xiàn)的錯(cuò)誤，而ARQ系統(tǒng)只在檢測(cè)出少數(shù)不可糾的錯(cuò)誤時(shí)才請(qǐng)求重傳，這樣既減少了重傳次數(shù)，也確保了信息的可靠傳輸。實(shí)際應(yīng)用表明，HARQ系統(tǒng)的可靠性比FEC系統(tǒng)強(qiáng)，傳輸效率也比ARQ系統(tǒng)高[11]。HARQ的系統(tǒng)原理如圖3。
2.1 Ⅰ型HARQ傳輸機(jī)制
流星突發(fā)通信中的Ⅰ型HARQ的基本原理如下：發(fā)送端在探測(cè)后，向接收端發(fā)送一個(gè)能糾錯(cuò)同時(shí)能檢錯(cuò)的碼字序列，接收端接收到碼組后首先進(jìn)行檢錯(cuò)： 如果檢測(cè)沒(méi)有錯(cuò)誤則向發(fā)送端反饋確認(rèn)（ACKnowledgement，ACK）信號(hào)，碼組傳輸成功；如果檢測(cè)到一個(gè)或多個(gè)錯(cuò)誤，接收端嘗試確定錯(cuò)誤位置并進(jìn)行糾錯(cuò)，若錯(cuò)誤在可糾正的范圍內(nèi)，則通過(guò)譯碼器自動(dòng)糾正后將碼組呈送上層，若無(wú)法糾錯(cuò)（即譯碼失?。?，則接收端向發(fā)送端反饋非確認(rèn)（Negative ACKnowledgment，NACK）信號(hào)并將碼組丟棄，發(fā)送端收到NACK后重新發(fā)送與第一次格式相同的碼組，接收端重復(fù)上述操作，直到接收端正確接收碼組為止。其工作原理如圖4[12]。
2.2 Ⅱ型HARQ傳輸機(jī)制
Ⅱ型HARQ機(jī)制的基本原理如下：通常采用將信息部分和校驗(yàn)部分分開(kāi)傳送的方式，發(fā)送端先將攜帶信息部分的碼組傳送給接收端，接收端對(duì)接收到的碼組進(jìn)行檢錯(cuò)： 如果檢測(cè)沒(méi)有錯(cuò)誤則向發(fā)送端反饋ACK信號(hào)，碼組傳輸成功；如果檢測(cè)出錯(cuò)，則向發(fā)送端反饋NACK信號(hào)，發(fā)送端收到NACK信號(hào)后，將攜帶校驗(yàn)部分的碼組傳送給接收端，接收端將校驗(yàn)部分與之前收到的信息部分結(jié)合起來(lái)，并對(duì)新的碼組進(jìn)行檢錯(cuò)糾錯(cuò)。如果碼組沒(méi)有錯(cuò)誤或錯(cuò)誤在可糾正范圍內(nèi)，則將正確碼組呈送上層；如果碼組出錯(cuò)難以糾正，則向發(fā)送端反饋NACK信號(hào)。發(fā)送端第二次收到NACK信號(hào)以后，每次重傳逐漸增加校驗(yàn)信息，從而使接收端合成的碼組糾錯(cuò)能力不斷增強(qiáng)，接收端則重復(fù)上述操作，直到正確接收碼組為止。其工作原理如圖5。
3.2 引入改進(jìn)機(jī)制的Ⅱ型HARQ傳輸時(shí)延估算模型
Ⅱ型HARQ機(jī)制相對(duì)于Ⅰ型HARQ機(jī)制主要有兩方面的改進(jìn)[16]：一是采用了自適應(yīng)變速率思想，二是增加了冗余機(jī)制。因此，3.1節(jié)所描述的延時(shí)估算模型不能完全適用于Ⅱ型HARQ機(jī)制。針對(duì)于此，本文在3.1節(jié)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行以下改進(jìn)。
首先討論自適應(yīng)變速率方法對(duì)模型的影響。流星余跡通信中常用的自適應(yīng)變速率方法主要有兩種：一種是自適應(yīng)編碼，根據(jù)信道特性自適應(yīng)地改變糾錯(cuò)編碼的速率，即通過(guò)改變前向糾錯(cuò)碼的冗余度改變信息的傳輸速率，一般保持調(diào)制方式和碼元速率不變；另一種是自適應(yīng)調(diào)制，保持碼元傳輸速率不變而改變調(diào)制方式，即通過(guò)改變碼元中的比特?cái)?shù)目來(lái)改變信息的傳輸速率。以上兩種方法中，碼元傳輸速率均保持不變，在模型中的表現(xiàn)為：分組一次正確傳輸時(shí)間tl和分組重傳時(shí)間tn保持不變，這一點(diǎn)與3.1節(jié)模型相同。由此可知，若分組重傳n次，則等效服務(wù)時(shí)延仍與3.1節(jié)模型中相同，可參考式（3）。
4 仿真與分析
為了驗(yàn)證流星余跡通信中HARQ的時(shí)延性能，本文在C++仿真環(huán)境下分別對(duì)不同分組正確傳輸概率和分組時(shí)間長(zhǎng)度下的兩種HARQ機(jī)制延時(shí)性能進(jìn)行了仿真，并作了對(duì)比分析。
4.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置
仿真場(chǎng)景設(shè)置為流星余跡通信網(wǎng)絡(luò)中主站到從站通信過(guò)程，鏈路采用欠密類流星余跡信道，余跡持續(xù)時(shí)間1s，信道中的噪聲類型采用高斯白噪聲，Ⅰ型HARQ采用固定速率，Ⅱ型HARQ自適應(yīng)方式采用三檔變速率，調(diào)制方式分別采用BPSK、4QAM和16QAM，依據(jù)文獻(xiàn)[1]，上述仿真場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的主要實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表1。
4.2 仿真結(jié)果分析
通過(guò)仿真分別得到了兩種HARQ傳輸時(shí)延隨分組傳輸正確率和分組時(shí)間長(zhǎng)度的變化規(guī)律，如圖6和圖7所示。
圖6比較了Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ在不同分組傳輸正確率下的傳輸時(shí)延。從圖6中可以看出，隨著分組傳輸正確率的提高，Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延均呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。Ⅱ型HARQ的整體時(shí)延均比相同條件下Ⅰ型HARQ的小，當(dāng)分組傳輸正確率較小時(shí)，Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延比Ⅰ型HARQ小得多，隨著分組傳輸正確率的不斷提高，兩者差距才逐漸縮小。這是因?yàn)棰蛐虷ARQ的冗余機(jī)制能使傳輸碼組的糾錯(cuò)能力不斷增強(qiáng)，在鏈路條件不好的條件下仍能保持較高的傳輸效率，說(shuō)明在分組傳輸正確率較低的情況下，Ⅱ型HARQ的優(yōu)勢(shì)比Ⅰ型HARQ更突出。
圖7通過(guò)改變分組時(shí)間長(zhǎng)度，得到Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ傳輸時(shí)延的比較結(jié)果。兩種傳輸機(jī)制的時(shí)延均與分組時(shí)間長(zhǎng)度呈正相關(guān)。在分組時(shí)間長(zhǎng)度較小時(shí)，Ⅱ型HARQ的強(qiáng)糾錯(cuò)能力不能得以體現(xiàn)，兩者的分組傳輸時(shí)延相差不大。隨著分組時(shí)間長(zhǎng)度的增加，由于Ⅱ型HARQ能有效提高傳輸正確率，從而提高傳輸效率，其傳輸時(shí)延比Ⅰ型HARQ有了很大改善。
通過(guò)分析可知，在流星余跡通信中，Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延性能比Ⅰ型HARQ有明顯優(yōu)勢(shì)，Ⅱ型HARQ對(duì)流星余跡通信系統(tǒng)具有更好的適用性。
5 結(jié)語(yǔ)
本文以流星余跡通信為背景，針對(duì)HARQ傳輸機(jī)制下的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延性能，主要做了以下幾個(gè)方面的工作：
1）結(jié)合流星余跡通信系統(tǒng)的特點(diǎn)，分析了HARQ傳輸機(jī)制的工作原理，并建立了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的構(gòu)成模型。
2）從排隊(duì)論的角度出發(fā)，提出了流星余跡通信中Ⅰ型HARQ的傳輸時(shí)延估算模型。模型充分考慮了流星余跡通信的特殊性和HARQ傳輸機(jī)制的特點(diǎn)，對(duì)流星余跡通信理論的研究具有一定的參考價(jià)值。
3）以Ⅰ型HARQ傳輸時(shí)延估算模型為基礎(chǔ)，引入自適應(yīng)傳輸與冗余機(jī)制的優(yōu)化特征，改進(jìn)建立了Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延估算模型。
4）對(duì)兩種HARQ的傳輸時(shí)延性能進(jìn)行了仿真，對(duì)比分析了Ⅰ型HARQ和Ⅱ型HARQ的傳輸時(shí)延隨不同參數(shù)的變化規(guī)律。仿真結(jié)果表明，在流星余跡通信系統(tǒng)中，Ⅱ型HARQ的時(shí)延性能優(yōu)于Ⅰ型HARQ。
下一步的工作將是把本文的結(jié)論應(yīng)用于更復(fù)雜的流星余跡通信網(wǎng)絡(luò)中，提出更有效的延時(shí)估算方法。
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關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 網(wǎng)絡(luò)輿情 數(shù)據(jù)抓取 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 輿情分析
中圖分類號(hào)：G206 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2017）01（c）-0108-02
S著新興媒體的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)輿情已經(jīng)在社會(huì)發(fā)展中扮演著重要的角色，它已不僅僅局限于個(gè)別范圍的使用和拓展，而是演變?yōu)槿窕?dòng)型的參與和討論，所以如何在眾多信息中獲取最全面的輿情數(shù)據(jù)，并將輿情數(shù)據(jù)以最快的速度和最靈活的方式展現(xiàn)出來(lái)，使輿情在可控的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)最大的社會(huì)和商業(yè)價(jià)值，顯得尤為重要。
1 網(wǎng)絡(luò)輿情
網(wǎng)絡(luò)輿情不同于傳統(tǒng)輿情，傳統(tǒng)輿情是民意理論中的一個(gè)概念，是民意的一種綜合反映。該文所提到的網(wǎng)絡(luò)輿情，是未經(jīng)任何中介包裝和驗(yàn)證，直接于網(wǎng)上的社會(huì)輿情，并以互聯(lián)網(wǎng)為載體，以輿論事件為核心，集民眾情感、態(tài)度、意見(jiàn)、建議、傳播互動(dòng)和影響力于一身的集合。
因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輿情的傳播介質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)既具有公開(kāi)性又具有隱蔽性，同時(shí)需要事件、網(wǎng)民、網(wǎng)民情感，以及通過(guò)網(wǎng)絡(luò)介質(zhì)的傳播和互動(dòng)，所以在既公開(kāi)又隱蔽的環(huán)境中，從眾多的信息中捕獲并抽取出復(fù)雜的網(wǎng)民情緒和態(tài)度非常重要。
2 輿情捕獲
由于輿情具有自由性、交互性、多元性、偏差性和突發(fā)性，所以如何從眾多輿情中獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并服務(wù)于大眾，是新興媒體所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和考驗(yàn)。
2.1 關(guān)鍵詞確定
在互聯(lián)網(wǎng)上傳播的信息可以用海量來(lái)形容，如果針對(duì)輿情盲目進(jìn)行檢索，猶如大海撈針，不僅得不到我們想要的數(shù)據(jù)，還會(huì)浪費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力來(lái)投入到數(shù)據(jù)的分析中。所以如何在海量的信息中獲取用戶想要的數(shù)據(jù)，“關(guān)鍵詞”就顯得非常重要，它不僅可以讓我們精確地捕獲到想要的數(shù)據(jù)，而且還可以減少臟數(shù)據(jù)的捕獲，大大縮短了輿情分析的時(shí)間，提升了輿情分析的反應(yīng)速率，下面就介紹幾種關(guān)鍵詞確定的方法。
（1）定制關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞的確定可以從輿情分析的發(fā)出者來(lái)反向提出，輿情分析的發(fā)出者一定是希望從網(wǎng)絡(luò)輿情中得到某種相關(guān)信息，那么我們可以從需求提出者和需求分析者的角度來(lái)確定關(guān)鍵詞，即關(guān)鍵詞由用戶提出，并通過(guò)需求分析將用戶的表述發(fā)展為定制詞語(yǔ)，并將其定義為用戶定制關(guān)鍵詞。根據(jù)用戶定制的關(guān)鍵詞來(lái)捕獲數(shù)據(jù)，是最直接明了的數(shù)據(jù)捕獲方式。
（2）熱門輿情關(guān)鍵詞。很多網(wǎng)站如百度、搜狐、Facebook、新浪等幾乎所有的交互網(wǎng)站都會(huì)有熱門指數(shù)，我們可以借助這些網(wǎng)站自身攜帶的熱門指數(shù)，來(lái)確定關(guān)鍵詞。因?yàn)橥ㄟ^(guò)熱門輿情關(guān)鍵詞來(lái)捕獲數(shù)據(jù)，一定是網(wǎng)站熱門數(shù)據(jù)，這樣不僅可以節(jié)省我們分析確定關(guān)鍵詞的時(shí)間，而且還可以用最短的時(shí)間獲取最多的分析數(shù)據(jù)，提高大數(shù)據(jù)在輿情分析中的反應(yīng)速率。
（3）熱搜輿情關(guān)鍵詞。熱搜輿情關(guān)鍵詞不同于熱門關(guān)鍵詞，由于輿情具有廣泛傳播性，很多人參與到輿情探討中，都是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索并定位的，所以熱搜關(guān)鍵詞就是根據(jù)搜索引擎的熱搜排行榜，來(lái)確定輿情關(guān)鍵詞，通過(guò)熱搜排行榜，我們可以第一時(shí)間知道并了解網(wǎng)民想要了解的輿論事件。
（4）參考輿情網(wǎng)站。想要找到網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)展?fàn)顩r和原由，最簡(jiǎn)單也是最直接的方式，就是找到輿情的網(wǎng)站，很多網(wǎng)站就是網(wǎng)絡(luò)輿情事件的源泉。
2.2 數(shù)據(jù)抓取
當(dāng)我們通過(guò)各種方式獲取并確定了關(guān)鍵詞之后，如何把關(guān)鍵詞變成我們想要的精確數(shù)據(jù)，就顯得非常重要。我們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)來(lái)獲取輿情數(shù)據(jù)。
當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)抓取模式主要包含4個(gè)主要部分：網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)（Spider）、數(shù)據(jù)處理技術(shù)（Data Process）、爬取URL隊(duì)列（URL Queue）和數(shù)據(jù)。爬蟲(chóng)主要是從互聯(lián)網(wǎng)上捕捉網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，并從中抽取出需要的內(nèi)容。數(shù)據(jù)處理：對(duì)爬蟲(chóng)抓取的內(nèi)容進(jìn)行處理。URL隊(duì)列：為爬蟲(chóng)提供需要抓取數(shù)據(jù)網(wǎng)站的URL。數(shù)據(jù)包含3個(gè)方面：（1）Site URL：需要抓取數(shù)據(jù)網(wǎng)站的URL信息；（2）Spider Data：爬蟲(chóng)從網(wǎng)頁(yè)中抽取出來(lái)的數(shù)據(jù)；（3）Dp Data：經(jīng)過(guò)dp處理之后的數(shù)據(jù)。
2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)輿情具有及時(shí)更新和海量的特性，所以我們?nèi)绾螌⒆ト〉降臄?shù)據(jù)實(shí)時(shí)保存起來(lái)，是非常關(guān)鍵的，它決定了最后輿情分析的全面性和精確性。一般通過(guò)IT技術(shù)可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，下面介紹一下當(dāng)前主流的3種數(shù)據(jù)庫(kù)及其區(qū)別。
Oracle數(shù)據(jù)文件都是采用二進(jìn)制編碼的文件，而且它可以對(duì)SQL在執(zhí)行過(guò)程中的解析和優(yōu)化指定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，其中包括RBO、CBO以及HTNT規(guī)則，這些都會(huì)使在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行的SQL擁有極大的優(yōu)化自由，同時(shí)也對(duì)CPU、內(nèi)存、IO資源方面進(jìn)行優(yōu)化。
MySQL最大的特點(diǎn)應(yīng)該屬自由選擇存儲(chǔ)引擎。它的每一個(gè)表都是一個(gè)文件，都可以選擇合適的存儲(chǔ)引擎。但由于它的存儲(chǔ)引擎是開(kāi)放式的插件引擎，所以文件的一致性大大降低，并且在SQL優(yōu)化方面，也會(huì)有一些不可避免的瓶頸，例如多表關(guān)聯(lián)、子查詢優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)函數(shù)等都是它的弱項(xiàng)，并且MySQL只支持極簡(jiǎn)單的HINT。
SQL Server的數(shù)據(jù)架構(gòu)基本是縱向劃分，分為：Protocol Layer、Relational Engine、Storage Engine、SQLOS。SQL執(zhí)行都是逐層，其中Relational Engine中的優(yōu)化器，是基于成本的，其工作過(guò)程跟Oracle是非常相似的。同時(shí)它也支持豐富的HINT，包括：連接提示、查詢提示、表提示。
雖然，這3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)各具特色，但是，如果對(duì)數(shù)據(jù)安全、存儲(chǔ)等特性沒(méi)有特殊要求，通常我們會(huì)選取MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)殚_(kāi)源而且操作相對(duì)簡(jiǎn)單。
3 輿情分析
如果說(shuō)輿情數(shù)據(jù)的抓取和存儲(chǔ)目的是在數(shù)據(jù)獲取方面下工夫，那么輿情分析就是通過(guò)比較、論證等方法把數(shù)據(jù)通過(guò)圖形報(bào)表等更加簡(jiǎn)潔的方式呈獻(xiàn)給用戶。
每一個(gè)輿情事件的本身都有自己的特點(diǎn)，分析設(shè)計(jì)人員可以根據(jù)不同的特點(diǎn)選擇輿情分析的方法或報(bào)表。通常輿情分析方法有連續(xù)接近法、舉例說(shuō)明法、比較分析法和流程圖法等。通常圖形報(bào)表也有很多種，如趨勢(shì)圖、比例餅圖、百分比柱圖、流程圖、表格等，分析設(shè)計(jì)人員根據(jù)輿情的特點(diǎn)選擇合適的圖形呈獻(xiàn)給用戶。
4 結(jié)語(yǔ)
通過(guò)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對(duì)輿情進(jìn)行全方位收集、存儲(chǔ)和分析的過(guò)程中，我們既不修飾、篡改輿情事件的真實(shí)性，也不隱藏輿情事件的丑陋性，大數(shù)據(jù)的智能捕獲分析，只是將網(wǎng)絡(luò)輿情更加清晰形象地呈現(xiàn)給用戶，使用戶在第一時(shí)間獲取民眾態(tài)度，掌握民眾意見(jiàn)或建議，并根據(jù)輿情報(bào)告的精準(zhǔn)分析反饋，及時(shí)對(duì)輿情事件做出相應(yīng)的政策，調(diào)整相關(guān)的策略，實(shí)現(xiàn)商業(yè)和政治利益最大化，創(chuàng)造更多的社會(huì)價(jià)值，并使網(wǎng)絡(luò)輿情健康良性發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
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[2] 楊旭東.網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全，2016（9）：251-256.
他是一位網(wǎng)絡(luò)輿情分析師，輿情分析師作為一種新職業(yè)，近期被《人民日?qǐng)?bào)》撰文評(píng)為“朝陽(yáng)職業(yè)”，從業(yè)者大多不敢自言資深或?qū)＜?，而許多人恐怕還不知曉輿情分析是何物。
網(wǎng)絡(luò)上的情報(bào)收集者?
關(guān)于網(wǎng)絡(luò)輿情，比較權(quán)威的解釋是：“通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播的人們對(duì)于各種事件的所有認(rèn)知、態(tài)度、情感和行為傾向的集合?！迸c“輿論”一詞不同，輿情是網(wǎng)絡(luò)上媒體和網(wǎng)民意見(jiàn)的原始表露，可以是多種不同意見(jiàn)的簡(jiǎn)單集合，而輿論則是傾向于一致的看法和意見(jiàn)。
輿情可能轉(zhuǎn)化為輿論，自然而然地，網(wǎng)絡(luò)輿情分析師的重要工作即分析輿情、預(yù)測(cè)走勢(shì)，在一定程度上防止負(fù)面輿論的產(chǎn)生。
對(duì)趙嘉和同事們來(lái)說(shuō)，上網(wǎng)閱讀新聞便是他們每天工作的開(kāi)端。他們幾乎對(duì)網(wǎng)上所有熱點(diǎn)事件都有所了解，同時(shí)每個(gè)人又要著重關(guān)注一兩個(gè)領(lǐng)域，成為半個(gè)行家。例如學(xué)法語(yǔ)出身的趙嘉就曾硬著頭皮研究了經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)，因?yàn)樗?wù)的客戶是貿(mào)易部門，在能夠基本完成該行業(yè)輿情報(bào)告的撰寫之后，他又“被迫轉(zhuǎn)行”學(xué)習(xí)了科技知識(shí)。
許多媒體對(duì)這個(gè)行業(yè)的介紹中都有這樣的描述――專多能的“雜家”。
輿情分析師聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)像收集情報(bào)者，似乎也能和公關(guān)扯上些許關(guān)系。為什么一定要冠以“網(wǎng)絡(luò)”二字?
根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心的最新報(bào)告顯示，截至20lO年12月底，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模突破達(dá)到4.57億，互聯(lián)網(wǎng)普及率攀升至34.3％。在大城市中，主流人群基本上都已經(jīng)是“網(wǎng)民”。龐大的用戶群體和網(wǎng)絡(luò)迅速的普及速度，使得網(wǎng)絡(luò)輿論在輿情系統(tǒng)中的地位不斷提升。
比較普遍的認(rèn)識(shí)是，國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)與研究機(jī)構(gòu)出現(xiàn)于2008年，網(wǎng)格輿情分析師也隨之誕生――之前的2007年，山西爆發(fā)“黑磚窯”事件，網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)的沸騰程度讓各方開(kāi)始重視網(wǎng)絡(luò)輿情。
如今，一條負(fù)面信息從出現(xiàn)到形成熱點(diǎn)的周期，已經(jīng)從原來(lái)的24小時(shí)縮短到了4小時(shí)，相關(guān)部門如果不能快速做出反饋、制定應(yīng)對(duì)策略，就可能出現(xiàn)輿論一邊倒的局面。
輿情分析師的“網(wǎng)絡(luò)輿情”
按照分析師的工作思路，《世界博覽》記者在搜索引擎中輸入了“網(wǎng)絡(luò)輿情分析師”的關(guān)鍵詞，結(jié)果是：6月10日，百度找到相關(guān)結(jié)果約6.42萬(wàn)個(gè)，谷歌找到約45.2萬(wàn)條結(jié)果。
在中國(guó)，人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)室、新華網(wǎng)、外文局、國(guó)際廣播電臺(tái)、《中國(guó)日?qǐng)?bào)》等均提供較為專業(yè)的輿情服務(wù)，而在國(guó)外，“Buzzlogic”、“尼爾森(Nielsen)”、“ReputationDefender”等輿情監(jiān)控機(jī)構(gòu)早已名聲鵲起。
一些經(jīng)濟(jì)刊物將“輿情分析”描述為“擁有百萬(wàn)億潛在市場(chǎng)的大生意”；許多知名大學(xué)，例如人民大學(xué)成立了專門的研究院；越來(lái)越“智能”的搜索引擎還提供了從事輿情分析的專業(yè)公司和軟件的廣告，此類軟件系統(tǒng)已成為中國(guó)各大部委、省、市、縣等各級(jí)政府的重要采購(gòu)對(duì)象。
但這并不意味著網(wǎng)絡(luò)輿情分析師可以被軟件取代，相反，分析師在形成輿情報(bào)告過(guò)程中的作用愈發(fā)重要。本質(zhì)上，機(jī)器擔(dān)當(dāng)?shù)娜允禽o助角色。
趙嘉對(duì)《世界博覽》記者說(shuō)，自己每天的工作確實(shí)會(huì)用到監(jiān)測(cè)軟件，但不能依賴，主要使用的工具是百度、谷歌、雅虎等搜索引擎，新聞則來(lái)自國(guó)內(nèi)外主流媒體和網(wǎng)站，如西方四大通訊社、各國(guó)主流媒體、新華社、《人民日?qǐng)?bào)》等，還有一些專門的數(shù)據(jù)庫(kù)搜索和站內(nèi)搜索，和他所在公司的客戶一樣，“屬于商業(yè)機(jī)密，無(wú)可奉告”。他們的客戶以國(guó)家機(jī)關(guān)為主，也有少量的企業(yè)和私人客戶。
輿情分析師通常需要通過(guò)搜索工具和監(jiān)測(cè)平臺(tái)，反復(fù)設(shè)置不同的關(guān)鍵詞，收集媒體評(píng)論和網(wǎng)友言論，最終經(jīng)過(guò)選取、概括和分析形成完備的輿情報(bào)告。一些客戶還要求歸類和制作圖表。
趙嘉每天完成的輿情日?qǐng)?bào)，長(zhǎng)度一般在八九頁(yè)左右，一些周報(bào)和月報(bào)以及重大事件的輿情會(huì)更復(fù)雜，因?yàn)檫@樣的報(bào)告是從上百甚至上千篇報(bào)道中提煉而成的。
趙嘉同事許欣的報(bào)告主要面向國(guó)家機(jī)關(guān)：“有的部門經(jīng)常提出反饋，有的反饋則較少，但總體來(lái)看均屬比較重視。他們或是了解境內(nèi)外動(dòng)態(tài)，或是預(yù)警，或是報(bào)送領(lǐng)導(dǎo)或上級(jí)。”
應(yīng)該說(shuō)，客戶們?cè)絹?lái)越重視輿情報(bào)告，特別是曾在輿情方面“吃過(guò)虧”的客戶。近期，輿情關(guān)注度較高且應(yīng)對(duì)不力的應(yīng)屬故宮，相繼經(jīng)歷了“失竊門”、“錯(cuò)字門”、“會(huì)所門”、“解雇門”等負(fù)面事件，缺乏信息透明和公關(guān)技巧的故宮深陷輿論漩渦。
亟需人手的高負(fù)荷工作
和寫字樓里壓力頗高的白領(lǐng)們差不多，網(wǎng)絡(luò)輿情分析師也常常抱怨身體“亞健康”，鼠標(biāo)手、頸椎病、視力下降等職場(chǎng)常見(jiàn)病經(jīng)常會(huì)找上門來(lái)。
既然需要關(guān)注每天的新聞熱點(diǎn)，所以，網(wǎng)絡(luò)輿情分析師在假期也難有“斷網(wǎng)”的日子，有時(shí)碰到一些項(xiàng)目，客戶規(guī)定要在短時(shí)間內(nèi)完成，經(jīng)常需要加班加點(diǎn)。
許欣對(duì)《世界博覽》記者說(shuō)，她做過(guò)的最復(fù)雜的輿情報(bào)告匯編超出2000頁(yè)，幾個(gè)人加班到很晚才完成?！白蠲Φ臅r(shí)候連喝水都忘了?！睂?duì)于每天要瀏覽的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量，趙嘉和同事都算不過(guò)來(lái)：“大概幾百頁(yè)吧?要想做得好必須不停更換關(guān)鍵詞，網(wǎng)頁(yè)也要盡可能多看?！?/p>
在人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)窒，“醉駕入刑”的輿情報(bào)告需要幾位輿情分析師研討協(xié)作，因?yàn)閮H新浪和騰訊微博上就有近18萬(wàn)條評(píng)論，需要多人監(jiān)測(cè)。該監(jiān)測(cè)室主任分析師龐胡瑞說(shuō)：“輿情分析是腦力活，也是體力活，加班加點(diǎn)、每天瀏覽成百上千條網(wǎng)頁(yè)是家常便飯?！庇捎谳浨闃I(yè)務(wù)增長(zhǎng)，這里一直在擴(kuò)大輿情分析師的編制。
雖然面對(duì)著繁重的任務(wù)和較高的壓力，分析師們也覺(jué)得，在不斷獲取、整理、推論信息的過(guò)程中，自己也收獲不小――“對(duì)新聞的敏感度和捕捉能力，對(duì)重點(diǎn)信息的宏觀把握和提取，邏輯思維和綜合分析的能力”。
關(guān)鍵詞：Web挖掘；文本分類；糧食輿情；輿情分析
中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）10-2426-03
糧食是人類生存之本，糧食安全問(wèn)題已經(jīng)成為世界范圍內(nèi)關(guān)注的最重要的問(wèn)題之一。糧食信息數(shù)據(jù)量大、市場(chǎng)供求信息不明確、技術(shù)保障不到位等因素對(duì)我國(guó)糧食安全敲響了警鐘。2009年初中國(guó)爆發(fā)了幾十年來(lái)最嚴(yán)重的一場(chǎng)旱災(zāi)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)充斥著糧食供應(yīng)可能趨緊并有可能大量進(jìn)口糧油產(chǎn)品，以及全球糧油價(jià)格將由中國(guó)的大量進(jìn)口而出現(xiàn)暴漲等網(wǎng)絡(luò)言論并造成了一定的影響。
因此如何引入新的技術(shù)手段對(duì)糧食情報(bào)信息實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)管，如何在海量的糧食網(wǎng)絡(luò)資源信息中，快速有效地挖掘蘊(yùn)含有巨大潛在價(jià)值的糧情知識(shí)和信息，同時(shí)過(guò)濾掉大量無(wú)用的或不相關(guān)的糧情內(nèi)容，準(zhǔn)確地定位所需要的信息并自動(dòng)分類，以保證糧食安全，已成為一項(xiàng)重要而迫切的研究課題。該文就基于Web挖掘在糧食情報(bào)分析中的應(yīng)用進(jìn)行了一些討論，并提出了一個(gè)基于Web挖掘的糧食輿情分析系統(tǒng)的框架。
1 糧食輿情系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
1.1 Web挖掘簡(jiǎn)介和糧食輿情分析難點(diǎn)
Web挖掘是從大量Web文檔集D中發(fā)現(xiàn)隱含的模式W。如果將D看作輸入，P看作輸出，則Web文本挖掘的過(guò)程可看作從輸入到輸出的映射，即F：CP。網(wǎng)絡(luò)輿情是公眾利用互聯(lián)網(wǎng)表達(dá)或傳播的對(duì)熱點(diǎn)事件和問(wèn)題的看法和所持觀點(diǎn)的較有社會(huì)影響力的態(tài)度。利用Web挖掘技術(shù)進(jìn)行主題追蹤的輿情分析成為近年研究的熱點(diǎn)。任海果研究了主題事件的追蹤技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)熱點(diǎn)事件的發(fā)現(xiàn)、演化和趨勢(shì)分析[1]。Federico Neri等研究了1000個(gè)關(guān)于意大利公共廣播服務(wù)意見(jiàn)的Facebook網(wǎng)貼，得到了觀眾關(guān)注度和興趣度，并在開(kāi)源情報(bào)信息和Web挖掘中得到應(yīng)用[2]。Wang等利用垂直搜索技術(shù)收集互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于食品質(zhì)量和安全的網(wǎng)絡(luò)信息，搭建了食品安全的網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)，滿足了對(duì)食品安全網(wǎng)絡(luò)輿情的有效監(jiān)管[3]。但由于糧食信息的特殊性和復(fù)雜性[4]，使得糧食輿情信息的采集不夠全面，現(xiàn)有分析系統(tǒng)的分析不夠深入，總體來(lái)說(shuō)糧食網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘扔存在著一下難點(diǎn)：
1） 糧食輿情影響因素復(fù)雜。糧食輿情受多種因數(shù)的影響，和糧食直接相關(guān)的有糧食產(chǎn)量、銷售價(jià)格、產(chǎn)地、供求關(guān)系等因數(shù)，此外還有氣象條件、病蟲(chóng)害的等間接影響著糧食安全，目前對(duì)糧食安全因素的挖掘不夠全面。
2） 糧食輿情信息的存儲(chǔ)位置和方式復(fù)雜，沒(méi)有統(tǒng)一的系統(tǒng)來(lái)采集各種形式的糧食信息。如糧食產(chǎn)業(yè)信息資源，如災(zāi)害史、產(chǎn)量信息、氣象條件等，并發(fā)存儲(chǔ)在各家統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)、管理機(jī)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，并且沒(méi)有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表示形式，沒(méi)有開(kāi)發(fā)出聯(lián)合采集各家機(jī)構(gòu)和組織中糧食數(shù)據(jù)的采集或者存儲(chǔ)方法和策略，不利于糧食輿情信息的整合和關(guān)聯(lián)分析。
3） 糧食輿情信息牽涉面廣，沒(méi)有融合各方面信息處理方面的優(yōu)勢(shì)。在糧食信息處理方面，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、人工智能以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種分析方法融合的決策策略。
4） 沒(méi)有提出預(yù)測(cè)和預(yù)防模型?，F(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)輿情分析往往注重于熱點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)，沒(méi)有為熱點(diǎn)事件建立等級(jí)級(jí)別區(qū)分管理和提供預(yù)防，同時(shí)對(duì)于發(fā)現(xiàn)的災(zāi)難事件，沒(méi)有定量的分析災(zāi)害危害的嚴(yán)重程度和預(yù)警級(jí)別。
利于輿情分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)糧食輿情信息的監(jiān)控和管理成為一項(xiàng)緊迫的課題。為了解決以上問(wèn)題，該文設(shè)計(jì)了一個(gè)糧食輿情分析架構(gòu)模型。
1.2.2 輿情信息預(yù)處理模塊
輿情信息預(yù)處理模塊的主要功能是：對(duì)采集到的相關(guān)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行去噪處理，如對(duì)廣告、注釋等噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，然后用統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化的格式進(jìn)行文本表示，然后利用分詞技術(shù)、特征提取技術(shù)、權(quán)重計(jì)算技術(shù)等進(jìn)行特征選擇，構(gòu)建糧食數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，利用分類器實(shí)現(xiàn)文本的分類。文本分類技術(shù)是整個(gè)預(yù)處理模塊的核心，其步驟描述如下：
本模型主要包括以下三個(gè)方面功能：
第一、通過(guò)對(duì)糧食輿情主題檢測(cè)進(jìn)行熱點(diǎn)、敏感信息的發(fā)現(xiàn)，并針對(duì)特定的糧食安全主體，如糧食價(jià)格、供求關(guān)系、氣象條件等各個(gè)主題跟蹤技術(shù)處理，同時(shí)設(shè)計(jì)融合各方面因素的分析策略，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患，并提供預(yù)警信息。
第二、對(duì)特定糧食安全事件的公眾所持觀點(diǎn)和關(guān)注度的分析，掌握事件發(fā)生、發(fā)展和加強(qiáng)的可視化時(shí)間序列，開(kāi)發(fā)基于區(qū)域性輿情的分別匯總，提供實(shí)時(shí)的空間和時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)輿情趨勢(shì)信息保障，有利于決策者實(shí)施適當(dāng)?shù)拇胧?/p>
第三、利用災(zāi)害預(yù)測(cè)、分析和預(yù)防的決策系統(tǒng)，對(duì)多發(fā)性的、危害嚴(yán)重的災(zāi)害構(gòu)建主動(dòng)分析、及早預(yù)測(cè)和及時(shí)預(yù)警的機(jī)制，提供相關(guān)、相近主題的預(yù)防措施經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)針對(duì)災(zāi)害引起的其他方面的問(wèn)題進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，比如旱災(zāi)有可能引起局部供求關(guān)系失衡，災(zāi)害的嚴(yán)重性導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的范圍等建立定量的數(shù)據(jù)分析方法發(fā)現(xiàn)彼此存在的聯(lián)系。
2 結(jié)論
利用Web挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)糧食信息的監(jiān)測(cè)，有利于充分海量的糧食網(wǎng)絡(luò)信息資源，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)糧食熱點(diǎn)事件，為糧食安全提供預(yù)警服務(wù)。該文著重分析了當(dāng)前糧食方面輿情分析系統(tǒng)存在的不足，提出了解決方案，構(gòu)造了一個(gè)較完善的糧食輿情分析架構(gòu)。通過(guò)各種算法的編碼和改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)本文所構(gòu)建的系統(tǒng)是進(jìn)一步研究的方向。
參考文獻(xiàn)：
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摘要：本文以基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)方法整合網(wǎng)絡(luò)輿情信息，建立網(wǎng)絡(luò)輿情信息倉(cāng)庫(kù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化的模糊復(fù)雜的信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中文本挖掘技術(shù)有效分析網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件的輿情，及時(shí)發(fā)現(xiàn)重大突發(fā)事件，減少危機(jī)損失，提高政府管理和監(jiān)控輿情危機(jī)的能力。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)輿情 數(shù)據(jù)挖掘 決策支持系統(tǒng)
1、引 言
近幾年，隨著Web2. 0的興起與普及，互聯(lián)網(wǎng)已成為一個(gè)開(kāi)放的、個(gè)性化的社會(huì)環(huán)境形態(tài)，對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和國(guó)家安全的維護(hù)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。但是現(xiàn)在我們政府情報(bào)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)安全管理和監(jiān)控能力比較薄弱，難以適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境。因此，建立基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化的模糊復(fù)雜的信息，運(yùn)用文本挖掘技術(shù)有效分析網(wǎng)絡(luò)輿情事件，及時(shí)發(fā)現(xiàn)重大突發(fā)事件，減少危機(jī)損失，提高政府管理和監(jiān)控能力勢(shì)在必行。
2、基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)
決策支持系統(tǒng)(DSS) [1]是利用大量信息，數(shù)據(jù)結(jié)合眾多模型，通過(guò)人機(jī)交互，輔助各級(jí)決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。它是融計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息、技術(shù)、人工智能、管理科學(xué)、決策科學(xué)等學(xué)科和技術(shù)于一體的技術(shù)繼承系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)，由以下三個(gè)主體[2]組成：
（1）模型庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)合，作為該系統(tǒng)的基礎(chǔ)，為決策問(wèn)題進(jìn)行模型計(jì)算和定量分析，提供輔助決策信息。
（2）知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合，從數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘知識(shí)放入專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中，通過(guò)知識(shí)推理定性分析，輔助決策。
（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP，從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取綜合數(shù)據(jù)和信息來(lái)反映了其內(nèi)在本質(zhì)。
3、基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)的定位
從網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)的功能和實(shí)現(xiàn)方式對(duì)其定義：基于決策支持系統(tǒng)技術(shù)，將聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘模型（文本挖掘模型）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、方法庫(kù)等相結(jié)合，應(yīng)用于情報(bào)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警中的人機(jī)結(jié)合系統(tǒng)。
3.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)[3]的設(shè)計(jì)要滿足決策支持系統(tǒng)的要求，即數(shù)據(jù)要具備概括性、抽象性、統(tǒng)一性三個(gè)特點(diǎn)。所以圖1中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和部門數(shù)據(jù)庫(kù)加上一個(gè)虛擬層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提取有用數(shù)據(jù)。
3.2數(shù)據(jù)挖掘方法
數(shù)據(jù)挖掘[4]，簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，就是從大量數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律的技術(shù)，通過(guò)處理海量的、不完全的、隨機(jī)的、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)選擇有用數(shù)據(jù)，建立知識(shí)模型。網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中文本挖掘技術(shù)，包括自動(dòng)分類技術(shù)、自動(dòng)關(guān)聯(lián)技術(shù)、觀點(diǎn)挖掘技術(shù)、自動(dòng)分詞技術(shù)、結(jié)構(gòu)化抽取技術(shù)以及自動(dòng)摘要、關(guān)鍵詞技術(shù)等。
圖1 決策支持結(jié)構(gòu)系統(tǒng)
4、基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建
基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)采集網(wǎng)絡(luò)中的新聞網(wǎng)頁(yè)、論壇、博客、新聞評(píng)論，貼吧等網(wǎng)絡(luò)資源，發(fā)現(xiàn)突發(fā)性熱點(diǎn)事件，進(jìn)行熱點(diǎn)跟蹤定位和實(shí)時(shí)輿情預(yù)警，幫助政府及時(shí)掌握輿情動(dòng)向，準(zhǔn)確捕捉預(yù)警信息，對(duì)有較大影響的重要事件快速發(fā)現(xiàn)、快速處理，為政府決策提供信息依據(jù)[5]。
4.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警需要多樣化的信息，在整理信息的時(shí)候，需要做到全面、準(zhǔn)確、及時(shí)。本系統(tǒng)涉及的信息有：
文本信息：新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子等文本信息，包括主題、關(guān)鍵詞、時(shí)間、URL等。
詞匯信息：包括現(xiàn)在詞典中的字或詞和現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)的語(yǔ)義、適用的語(yǔ)境和是否帶有情感等。
圖像信息：主要是新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子等上的圖片，包括主題、內(nèi)容、時(shí)間、URL、瀏覽數(shù)量等。
視頻音頻信息：主要是新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子等上的視頻音頻，包括主題、內(nèi)容、時(shí)間、、URL、瀏覽數(shù)量等。
這些來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的大量信息，通過(guò)收集、整理、存儲(chǔ)、預(yù)處理在數(shù)據(jù)庫(kù)中作為原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是離散的、模糊的。
4.2系統(tǒng)功能模塊
根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的規(guī)劃，如輿情分類、情感分類與趨勢(shì)預(yù)測(cè)、輿情檢索以及統(tǒng)計(jì)分析等，本系統(tǒng)建立了輿情信息采集管理系統(tǒng)、輿情分類管理系統(tǒng)[6]、輿情來(lái)源管理系統(tǒng)、輿情情感分類管理系統(tǒng)和用戶管理系統(tǒng)。
①輿情分類管理系統(tǒng)：輿情分類即對(duì)海量信息的自動(dòng)(文本語(yǔ)義分析)分類。通過(guò)關(guān)鍵字樣本、文件樣本、自定義等把原始信息分類，形成分類別（危害國(guó)家安全、危害社會(huì)治安、擾亂社會(huì)秩序等）的分類庫(kù)，分類管理可以對(duì)分類的類別數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除、修改等操作。
②輿情信息采集管理系統(tǒng)：輿情信息采集管理系統(tǒng)對(duì)文本信息、圖像信息、視頻音頻信息的來(lái)源，如新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子、網(wǎng)站及其網(wǎng)站的權(quán)威性進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。
③輿情來(lái)源管理系統(tǒng)：輿情來(lái)源管理部門對(duì)文本信息、圖像信息、視頻音頻信息的來(lái)源，如新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子、網(wǎng)站及其網(wǎng)站的權(quán)威性進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。
④輿情情感分類管理系統(tǒng)：輿情分類管理部門從根據(jù)新聞、博客、產(chǎn)品評(píng)論、論壇帖子等收集的文本信息、圖像信息、視頻音頻信息，經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，通過(guò)觀點(diǎn)挖掘方法對(duì)輿情信息的情感傾向進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)消極情感的信息，以便迅速做出反應(yīng)。
⑤輿情統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)：統(tǒng)計(jì)輿情分類管理系統(tǒng)和輿情情感分類管理系統(tǒng)的信息，為政府提供報(bào)表或報(bào)文，供政府決策使用。
5、結(jié) 論
基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警決策支持系統(tǒng)可以有效解決現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，通過(guò)文本挖掘技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化的模糊復(fù)雜的信息分析處理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)重大突發(fā)事件，減少危機(jī)損失，提高政府管理和控制輿情的能力。
參考文獻(xiàn)：
我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)輿情研究還是處于初級(jí)階段，一方面，政府投入資金鼓勵(lì)研究，建立了基礎(chǔ)性的理論知識(shí)；另一方面，輿情的采集和分析缺乏相應(yīng)的制度，同時(shí)輿情的應(yīng)用也面臨著很大的挑戰(zhàn)。目前只有人民網(wǎng)的輿情監(jiān)測(cè)室和一些企業(yè)開(kāi)發(fā)系統(tǒng)研究，在農(nóng)業(yè)方面則更加缺乏。在國(guó)外，網(wǎng)絡(luò)輿情研究比較早。剛開(kāi)始的研究都與政府有關(guān)，特別是與政治生活密切相關(guān)的大型選舉活動(dòng)的選情分析和研究。此外，針對(duì)輿情規(guī)范部分國(guó)家已經(jīng)上升到行政制度層面，提出和采取了一系列的措施。伴隨互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情研究已經(jīng)廣泛發(fā)展，政府研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)對(duì)輿情的研究技術(shù)相當(dāng)成熟。
2模型設(shè)計(jì)
云環(huán)境下的農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)模型由三部分構(gòu)成，即輿情信息采集層、輿情分析層和輿情服務(wù)層（圖1）。為了對(duì)主流媒體、門戶網(wǎng)站、資訊平臺(tái)、知名論壇、搜索引擎、博客、貼吧等網(wǎng)絡(luò)載體的監(jiān)測(cè)，全面掌控互聯(lián)網(wǎng)上與農(nóng)業(yè)相關(guān)的人、地、物、事、組織，不漏掉有價(jià)值的輿情信息，通過(guò)收集相關(guān)網(wǎng)頁(yè)信息，并對(duì)其過(guò)濾、分類；對(duì)已經(jīng)處理與農(nóng)業(yè)相關(guān)的輿情信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)分類采集、智能化分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱藏?zé)狳c(diǎn)輿情、突發(fā)事件和重大公共事件信息。在整個(gè)過(guò)程中，農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的信息都在云數(shù)據(jù)中心計(jì)算和存儲(chǔ)。
3系統(tǒng)功能模塊
3.1輿情信息采集
輿情信息采集模塊是整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理分析的信息源[6]。輿情信息采集主要是由網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)采用NUTCH采集信息，從給定的一個(gè)初始集URLs出發(fā)，依次按順序出去URL，獲取該URL指向的網(wǎng)頁(yè)，同時(shí)將頁(yè)面中的新鏈接加入到URLs中，不斷重復(fù)上述過(guò)程，直至所有的URLs全部被采集完終止。為了提高網(wǎng)頁(yè)的采集速度，系統(tǒng)設(shè)計(jì)了多個(gè)采集器并行采集，同時(shí)在將采集到頁(yè)面中的鏈接進(jìn)行過(guò)濾，除去重復(fù)的、過(guò)時(shí)的URL（圖2）。上述流程的輸入是給定的URL，URL過(guò)濾規(guī)則和頁(yè)面過(guò)時(shí)判定值，而輸出的是網(wǎng)頁(yè)的正文內(nèi)容。當(dāng)進(jìn)行信息采集時(shí)，由于整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)包含的信息量太大，在消耗系統(tǒng)資源和網(wǎng)絡(luò)寬帶的情況下，采集有效的頁(yè)面率卻不高。系統(tǒng)對(duì)輿情主題進(jìn)行規(guī)劃，使用主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，提高系統(tǒng)資源利用率（圖3）。將采集得到的信息存入云數(shù)據(jù)中心，進(jìn)行輿情信息預(yù)處理。信息預(yù)處理主要實(shí)現(xiàn)的功能是解析網(wǎng)頁(yè)正文內(nèi)容、進(jìn)行中文分詞、特征提取和關(guān)鍵詞提取、刪除停用詞[7]。
3.2輿情分析模塊
輿情分析模塊是系統(tǒng)中最核心的處理模塊，利用信息技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的輿情信息進(jìn)行分析挖掘，實(shí)現(xiàn)輿情信息的熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和話題追蹤等（圖4）。本體是通過(guò)某領(lǐng)域內(nèi)諸多知名專家協(xié)作共同構(gòu)建該領(lǐng)域概念體系、公理和體系關(guān)系集合體，以計(jì)算機(jī)所能理解的語(yǔ)言和形式描述、表示和組織知識(shí)，促進(jìn)知識(shí)重用、知識(shí)共享和知識(shí)服務(wù)。而農(nóng)業(yè)本體是通過(guò)農(nóng)業(yè)與其他領(lǐng)域(如農(nóng)產(chǎn)品加工、經(jīng)濟(jì)管理等領(lǐng)域)專家的積極參與和通力協(xié)作，從而構(gòu)建的以機(jī)器能理解的形式化語(yǔ)言表示和組織的農(nóng)業(yè)知識(shí)和模型[8]。構(gòu)建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體，能夠更好的發(fā)現(xiàn)輿情信息，提高預(yù)警能力。敏感話題識(shí)別主要是分析在不同時(shí)間內(nèi)的某一主題關(guān)注程度。隨時(shí)間的變化，話題關(guān)注度也會(huì)出現(xiàn)一定的波動(dòng)。敏感話題不等同于熱點(diǎn)話題，涉及范圍比較廣。敏感話題主要處理過(guò)程包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論內(nèi)容進(jìn)行分詞，并針對(duì)當(dāng)前社會(huì)形勢(shì)，總結(jié)出目前較為敏感的詞匯，建立農(nóng)業(yè)敏感詞庫(kù)。其具體實(shí)現(xiàn)是將根據(jù)分詞后的結(jié)果與敏感詞庫(kù)中的敏感詞匹配來(lái)完成，從而實(shí)現(xiàn)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中敏感話題自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。熱點(diǎn)話題是文本聚類分析的結(jié)果。其主要流程是將預(yù)處理的文本信息歸入相關(guān)的話題中，文本聚類就是將話題按照文檔進(jìn)行聚類，從而發(fā)現(xiàn)新的熱點(diǎn)。話題追蹤是得到的熱點(diǎn)話題與用戶感興趣的進(jìn)行比較，若判斷是用戶感興趣的則交給用戶，這里還可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷地向用戶興趣進(jìn)行修正，使得系統(tǒng)能夠更好地滿足用戶的需求。此外，熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)還可以通過(guò)對(duì)用戶的訪問(wèn)日志信息挖掘。用戶在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，網(wǎng)頁(yè)日志中會(huì)記載相應(yīng)的IP地址、瀏覽時(shí)間和URL地址等信息，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析日志得到某地區(qū)某時(shí)某刻的熱點(diǎn)信息。另外，還可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)用戶在某段時(shí)間內(nèi)搜索的關(guān)鍵詞量，來(lái)描述網(wǎng)民關(guān)注點(diǎn)的產(chǎn)生和變化過(guò)程，甚至可以追蹤到輿情產(chǎn)生和變換的源頭。
3.3輿情服務(wù)平臺(tái)
輿情服務(wù)平臺(tái)是系統(tǒng)和用戶的交互界面。系統(tǒng)在經(jīng)過(guò)輿情分析之后，將產(chǎn)生的結(jié)果結(jié)合可視化技術(shù)呈現(xiàn)給用戶。同時(shí)也可以進(jìn)行個(gè)性化的定制將農(nóng)業(yè)輿情報(bào)告提供給輿情監(jiān)管部門或者決策者，決策者或者監(jiān)管部門在進(jìn)行輿情報(bào)告評(píng)估基礎(chǔ)上產(chǎn)生新的輿情需求，進(jìn)行輿情采集主題規(guī)劃。輿情服務(wù)還包括敏感話題的趨勢(shì)分析、熱點(diǎn)話題排行榜等，當(dāng)這些超過(guò)了系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定好的閥值，系統(tǒng)將發(fā)出預(yù)警信息，提前采取措施應(yīng)對(duì)。
4結(jié)束語(yǔ)
