论文本挖掘技术在新闻舆情监测中的应用研究

论文本挖掘技术在新闻舆情监测中的应用研
究
随着社会的发展，新闻媒体为人们提供了各类丰富的信息，而
新闻舆情监测也成为了信息时代的必要产物。

舆情监测是指对某
个具体事件或话题的流行程度、诉求和意见进行跟踪、分析和研判，以达到获取公众舆论倾向、评估政策效果及预警风险等目的。

传统的舆情监测方式已经不能满足日益增长的舆情信息量和监测
需求，而在这种情况下，数据挖掘技术在新闻舆情监测中的应用
显得尤为必要。

一、数据挖掘技术简介
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的、对决策有用的、新的且潜在的模式、规律或知识的过程。

数据挖掘技术有很多种，其中包括分类、聚类、关联规则挖掘等，这些技术均可以应用于
新闻舆情监测的数据处理中。

例如，在新闻舆情监测中，可以通过分类技术将新闻进行分类，以便快速准确地筛选出与所需信息相关的新闻；通过聚类技术将
相似的新闻进行分组，以便进行更深入的分析和研究；通过关联
规则挖掘技术找出各种因素之间的关系，以便更好地了解新闻事
件的发展趋势。

二、数据挖掘技术在新闻舆情监测中的应用研究
2.1 基于文本挖掘技术的新闻舆情监测
文本挖掘技术是数据挖掘技术中最常用也是最重要的一种，可以用于提取文本中的关键字、主题等信息，从而达到对新闻事件进行跟踪、分析和研判的目的。

一般来说，新闻监测具有以下三个步骤：首先对该领域的关键词进行定义和挖掘，其次对新闻进行筛选和分类，最后进行分析和研判。

文本挖掘技术可以提取新闻的主题、情感、黑客笑话、事件人物等方面的信息，进一步提高新闻舆情监测效率和精度。

2.2 基于网络爬虫技术的新闻舆情监测
网络爬虫技术是一种用于从网页中提取信息的技术，可以获取大量的网络上的新闻信息，以充分满足新闻舆情监测对数据量与效率的需求。

网络爬虫技术主要用于获取与新闻事件相关的网站信息，并利用数据挖掘技术获取各种因素之间的关系，以便进一步对新闻事件进行分析和研判。

2.3 基于机器学习技术的新闻舆情监测
机器学习是数据挖掘技术中的一种，可以自动化地从大量已知范本中学习模式，然后将所学模式应用于新的数据中。

在新闻舆情监测中，机器学习技术可以应用于分类、情感分析和文本摘要等方面，从而更好地遵循新闻事件的发展。

比如说，机器学习技术可以对新闻事件的情感进行分析，评判
出大众对某一事件的立场、功能、态度和表现，而不影响人的主
观性，提升新闻监测的客观性和准确性。

三、数据挖掘技术在新闻舆情监测中的意义与前景
数据挖掘技术在新闻舆情监测中应用的意义非常重大。

一方面，数据挖掘技术可以快速准确地获取并处理大量的新闻信息，从而
提升新闻监测的效率和质量。

另一方面，数据挖掘技术可以自动
化地提取各种因素之间的关系和模式，更好地理解新闻事件的发
展趋势和规律。

同时，数据挖掘技术在新闻舆情监测中还有广阔的应用前景。

随着大数据技术不断发展，新闻舆情监测具有广阔的发展空间，
数据挖掘技术也将成为新闻舆情监测中不可或缺的技术手段。