基于大数据的新闻网站文本挖掘在网络舆情监测中的设计与实现

简介：
本研究聚焦于利用大数据技术对新闻网站上的海量文本数据进行深度挖掘和分析，旨在建立一套高效准确的网络舆情监测系统。通过提取关键信息和情感倾向，为用户提供全面深入的社会舆论洞察力，助力决策者及时了解公众意见与态度变化趋势。 在中国当前的背景下，网民人数已经超过了总人口的一半，因此网络舆情监测显得尤为重要。本段落首先通过使用网络爬虫技术来获取新闻报道及其对应的网民评论文本数据。由于所处理的数据量庞大，我们选择采用Hadoop集群来进行文本数据存储。接下来，利用中文分词技术对这些文本进行词汇拆解，并进一步筛选和过滤得到的词语以提取关键词。从新闻报道中获得的关键词可以用于判断新闻的主题与类型；而网民评论中的关键字则反映了他们对该新闻的态度和看法。 最后，我们应用这种方法来监测“中美贸易战”这一事件的相关网络舆情情况。通过分析获取到的新闻主题以及网民评论的关键字可以看出，本段落所介绍的方法具有可行性和实用性。