邱海健

（南京工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，南京 211816）

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，大量網(wǎng)民認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是獲取信息的最重要的渠道，網(wǎng)絡(luò)信息的爆炸增長和網(wǎng)民參與熱情的空前高漲使得對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的監(jiān)控和管理變得十分迫切和緊要，而面對海量的互聯(lián)網(wǎng)信息，網(wǎng)絡(luò)輿論信息為其中比較突出的代表，網(wǎng)絡(luò)輿論是在互聯(lián)網(wǎng)上傳播的公眾對某一焦點所表現(xiàn)出的有一定影響力的、帶傾向性的意見，而且網(wǎng)民言論同時具有巨大的信息爆發(fā)力和輿論影響力[1]。

互聯(lián)網(wǎng)上，熱點話題表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)用戶閱讀網(wǎng)頁、回帖和跟帖等，隨著網(wǎng)民的關(guān)注和事情的發(fā)展和變化，討論中心也會發(fā)生改變，同時真實地反映了大多數(shù)網(wǎng)民對該事件的態(tài)度?？梢姡@取熱點信息變得更加重要。

根據(jù)某單位的需求，要及時地發(fā)現(xiàn)熱點問題和熱點話題的變化[2]，提出熱點信息發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。系統(tǒng)主要功能是利用Web技術(shù)[3]采集頁面信息并且根據(jù)Single Pass算法熱點評價算法[4]檢測網(wǎng)絡(luò)熱點信息。

1 方案設(shè)計

發(fā)現(xiàn)熱點話題是為熱點信息檢測服務(wù)的，首先把測試信息結(jié)合在一起，分析其中有影響力的話題，為熱點挖掘提供可靠的依據(jù)。

按照處理過程，本系統(tǒng)主要可以分為以下幾個步驟：信息采集、信息挖掘、信息熱度評價。系統(tǒng)流程如圖1所示。

系統(tǒng)主要流程是提取出來用戶可能感興趣的頁面信息，再進(jìn)行處理，將大量的信息整合成為有序的熱點話題，來提高熱點信息發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)挖掘熱點信息的準(zhǔn)確度和效率。

圖1 系統(tǒng)流程圖Fig.1 Flow chart of system

2 系統(tǒng)總體設(shè)計

本系統(tǒng)采用B/S三層體系結(jié)構(gòu)，由應(yīng)用層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)服務(wù)層構(gòu)成，三層之間相互交互來實現(xiàn)系統(tǒng)的整個功能。用戶通過發(fā)送請求到應(yīng)用層查詢需要處理的頁面，通過Web技術(shù)和相關(guān)算法處理得到信息存儲在數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)服務(wù)層主要提供數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，由數(shù)據(jù)庫的服務(wù)器和文件系統(tǒng)組成。系統(tǒng)總體框架如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)總體框架Fig.2 Modules of system

每個子系統(tǒng)都有自己單獨功能模塊程序，而且需要不斷地和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互完成各自的功能。整個系統(tǒng)包含信息采集子系統(tǒng)、熱點挖掘子系統(tǒng)、熱點評價子系統(tǒng)。

信息采集子系統(tǒng) 主要是對網(wǎng)頁的內(nèi)容進(jìn)行篩選，選出網(wǎng)頁的主要內(nèi)容。

熱點挖掘子系統(tǒng) 主要是對信息采集子系統(tǒng)處理過的內(nèi)容進(jìn)行聚類分析，把信息進(jìn)行歸類。

熱點評價子系統(tǒng) 主要是對熱點挖掘子系統(tǒng)的歸類信息進(jìn)行熱點評價，評價并且排行出近期活躍度高的熱點話題。

3 系統(tǒng)的關(guān)鍵算法

3.1 網(wǎng)頁信息采集

本論文所構(gòu)建的熱點信息發(fā)現(xiàn)及分析系統(tǒng)是利用網(wǎng)絡(luò)信息采集和挖掘等相關(guān)技術(shù)，將互聯(lián)網(wǎng)上可能引起用戶興趣話題和關(guān)注比較大的信息整理出來，以直觀的數(shù)據(jù)表現(xiàn)方式提供給相關(guān)用戶進(jìn)行特定處理。

信息采集子系統(tǒng)中主要工作：首先處理測試網(wǎng)頁中一些沒有用的信息例如廣告信息等，得到一些干凈的網(wǎng)頁之后，找出相關(guān)信息網(wǎng)頁。

3.2 熱點信息檢測相關(guān)算法3.2.1 Single Pass聚類算法

Single Pass算法主要是根據(jù)輸入內(nèi)容，將內(nèi)容處理為內(nèi)容文本，將內(nèi)容文本與已有話題進(jìn)行相似性比較，根據(jù)相似度的值進(jìn)行匹配選取。如果與某個話題相似度高，則把文本歸入該話題，如果相似度度量均小于某一閾值，則將該文本定義為一個新的話題，創(chuàng)建一個新的話題類型。其Single Pass算法的流程圖如圖3所示。

圖3 Single pass算法Fig.3 Single pass algorithm

3.2.2 話題熱度評價

性能評測一般采用漏檢率（Pm）誤檢率（Pf）來判斷算法存在的問題，而檢測代價[5]（Cn）是用來衡量話題發(fā)現(xiàn)的質(zhì)量，Cn一般是越小表示效果越好。如話題i中相關(guān)的文檔數(shù)目為H、不相關(guān)的數(shù)目為H1、與話題i不相關(guān)文本C，其中C中有C1篇被誤放入話題i中，則：

平均漏報率Pm，平均誤報率Pf和檢測代價Cn。其計算公式為

其中：G1、G2是漏報和誤報的代價；Pm、Pf是漏報和誤報的概率；P是文本話題類的先驗概率。根據(jù)熱點評價的標(biāo)準(zhǔn)，一般設(shè)定 G1=1，G2=0.1，P=0.02。

4 系統(tǒng)測試

為了驗證本系統(tǒng)采用2013年4月新浪、網(wǎng)易、搜狐、新華網(wǎng)、人民網(wǎng)等幾個網(wǎng)站的網(wǎng)頁，首先利用信息采集子系統(tǒng)的Web技術(shù)處理網(wǎng)頁內(nèi)容，得到一些關(guān)鍵信息內(nèi)容；再利用熱點挖掘子系統(tǒng)處理歸類；最后利用熱點話題評價子系統(tǒng)進(jìn)行熱度排行。

頁面信息處理得到四川雅安地震（YA）、H7N9亞型禽流感病毒（H7N9）、明星跳水秀（MX）、復(fù)旦投毒案（FD）、鳳凰古城（FH）、海天盛筵（HT）等 6 個話題，驗證系統(tǒng)檢測話題的有效性和準(zhǔn)確性。測試各項數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 熱點信息表Tab.1 Information hotspots

測試中各項數(shù)據(jù)根據(jù)式（1）～式（5）得出，漏報率 數(shù) 據(jù) 是 0.253、0.229、0.221、0.222、0.257、0.1875，誤報率數(shù)據(jù)是 0.01125、0.01、0.00875、0.005、0.0038、0.0075，而檢測代價數(shù)據(jù)是 0.0062、0.0056、0.0053、0.0049、0.0055、0.0045。在漏報率和誤報率計算中，檢測代價越小表示信息的集中程度越高。根據(jù)結(jié)果數(shù)據(jù)可以得出，信息熱度排名為海天盛筵（HT）、復(fù)旦投毒案（FD）、明星跳水秀（MX）、鳳凰古城（FH）、四川雅安地震（YA）、H7N9亞型禽流感病毒（H7N9）。

5 結(jié)語

本系統(tǒng)基本達(dá)到了企業(yè)提出的需求，基于.NET和關(guān)鍵算法構(gòu)建出熱點信息發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，實現(xiàn)了網(wǎng)頁信息熱點檢測。系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)熱點話題發(fā)現(xiàn)上既保證了一定的準(zhǔn)確性、實時性，又為某單位對某事件的態(tài)度傾向提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)熱點話題檢測作為輿情信息挖掘的關(guān)鍵任務(wù)也是研究重點，同時還有許多問題有待進(jìn)一步的探索與研究。如實時動態(tài)的信息獲取并發(fā)送分析好的信息給領(lǐng)導(dǎo)，作為下個版本開發(fā)的新內(nèi)容。

[1] Leskovec J，Huttenlocher D，Kleinberg J.Signed networks in social media[C]//Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems.ACM，2010：1361-1370.

[2] Kitsak M，Gallos L K，Havlin S，et al.Identification of influential spreaders in complex networks[J].Nature Physic，2010，6（11）：893-898.

[3] 岳國偉，永全，陳玉娥.ASP.NET中數(shù)據(jù)分頁技術(shù)的研究[J].計算機應(yīng)用研究，2007，24（9）：159-161.

[4] 洪宇，張宇，范基禮，等.基于話題分治匹配的蜥事件檢測[J].計算機學(xué)報，2008，31（4）：687-695.

[5] Makkonen J，Ahonen-Myka H，Salmenkivi M.Simple semantics in topic detection and tracking[J].Information Retrieval，2004，7（3-4）：347-368. ■