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    随着互联网的快速发展,网络文化的安全问题也逐渐显现出来。互联网舆情监测系统热点是网民思想情绪和群众利益诉求在网络上的集中反映,是网民热切关注的聚焦点,反映出一个时期网民的所思所想。各大网站的BBS作为互联网最活跃的平台之一,自然充斥着大量不良的、敏感的、反面的信息,如果能够建立对重点网站的自动监控平台,对敏感信息进行自动采集、归类、跟踪,筛选等,就能极大地减少资源投入,高效的开展互联网舆情监测系统侦测工作。此外,对危害互联网的信息来源的挖掘与侦测也是我国目前网络安全工作的重点和难点。 

    首先对网络爬虫进行了初步探究,再把爬虫的原理和BBS特征结合在一起,提出了一个基于网络,BBS的舆情信息数据的采集和提取系统。本课题在对我国网络舆论尤其是群体性事件进行了深入分析研究的基础上,建立了基于趋势评估的舆情监控模型,设计并实现了基于趋势分析的互联网舆情监测系统。具体进行了以下研究工作： 

    通过分析将整个舆情监控技术归纳为“采集技术”、“识别技术”和“判断技术”,并对各阶段的技术进行了研究。 

    对如何判断舆论走向、如何识别负面趋势进行了研究。

    对具有中国特色的网络舆论进行了分析和研究,总结了中国式的互联网舆论模式。 

    构建了一种基于趋势评估的舆情监控模型：包括采集模块、浏览量识别模块、关键字识别模块、传播热度识别模块、聚类摘要模块、趋势分析模块,并进行了编码和实际应用。 所建立的互联网舆情监测系统实现了以下功能： 

    时间聚类过滤：对信息处理模块采用了时间聚类分析技术,过滤搜索引擎和数据采集监控点过时的信息,并依据监控点信息出现的时间变化与响应的增量值来加入趋势评估的建模。 

    构建趋势评估模型：通过模糊数学分析对舆情这类模糊事物的性状进行可靠定量,计算出互联网舆情监测系统发展趋势的具体值。