【摘 要】
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当今时代，由于互联网的飞速发展，网络已经成为传播信息的主要载体之一。由于网络本身的虚拟性、随意性和渗透性，决定了网络舆情具有传播速度快、波及范围广、影响程度深的特点。
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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当今时代，由于互联网的飞速发展，网络已经成为传播信息的主要载体之一。由于网络本身的虚拟性、随意性和渗透性，决定了网络舆情具有传播速度快、波及范围广、影响程度深的特点。不论政府部门还是企事业单位，都应该实时掌握舆情信息，监测舆情发展动态以便及时做出有效的响应。对网络舆情信息的收集与分析已经成为当下研究的热点。
本文在分析通用的搜索引擎和元搜索引擎的基础上，结合网络舆情信息的特点，最终采用元搜索引擎实现系统收集信息功能。论文研究了热点发现中采用的文本聚类策略，在研究K-means在文本聚类算法基础上，鉴于该算法因随机指定初始聚类中心导致局部收敛的聚类效果，提出了一种指定初始聚类中心的算法。该算法基于文挡标题能够表达文档主题的思想，提高了聚类结果的准确性，并应用于该系统，有效发现网络热点问题。话题追踪模块讨论了文本分类技术，并最终采用KNN分类方法实现该功能。在理论研究的基础上，本文设计并实现了网络舆情收集与分析系统，最后本文通过采用与权威网站数据比较的方法，对该系统的收集信息和发现热点的能力进行了测试，结果表明系统能够满足对信息收集和分析的要求。
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