张晓飞

(遵义师范学院，贵州 遵义 563000)

互联网使用具有随意性、便利性及隐蔽性，已成为民众间接或直接表达观念的首选。特别是微信、微博社交平台的兴起，人们热衷于在网络上对某件事表达看法、立场与态度。不乏消极舆论通过网络传播，如果引导不善，可能会威胁社会秩序与稳定性。加强互联网舆情监控，利用Hadoop作为分布式处理框架处理海量数据，设置监控网络关键字，可以有效减轻网络舆情数据分析工作量。

互联网相关的人工智能、云计算、大数据等技术迅速发展，已经融入网民生活，使得信息技术成为生活生产要素重组、改变竞争格局、重塑经济结构的重要力量。根据统计可知，我国截至2021年网民规模达到10.32亿人，相比2020年网民增加4 296万人，互联网普及率是73.0%。网民数量快速增长，多数网民在互联网中发表过言论观点，因此，必须提高网络舆监控力，以免由于消极论断引发社会动荡[1]。Hadoop平台是分布式系统，利用编程模型处理庞杂数据，子项目是HDFS，借助HDFS能够存储大型数据，容错性及数据吞吐量高，可实现大规模数据访问。在网络舆情监督中，管理人员需结合网监部门及网络发展要求，提取舆情关键字，从而实现敏感话题监测、传播途径监测、舆情态势分析、重点话题自动关注，有效筛选网络舆情热点，识别敏感话题。在此过程中，系统能够根据热点话题进行跟踪，生成统计报告；
对于微博评论、新闻评论、论坛跟帖等也能做到数据精准抽取、准确挖掘、合理分析。按照设计要求，该舆情分析系统的热点筛选准确度需超过90%，涉及社会稳定的舆情内容筛选准确度需达到100%。

2.1 系统框架

Hadoop网络舆情系统设计采取MVC架构，系统利用web爬虫处理网页URL及其联结数据，经过去重、分类、除缀等操作，结合不同类别信息，采集相应网页。URL原始地址是使用eTools元搜索引擎，搜索某些关键字，返回搜索结果枝系统，成为网络爬虫URL初始采集列表，且URL可以将列表划分为若干信息数据类型，下发至不同采集节点[2]。网络爬虫经过深度迭代与广度迭代，采集互联网网页信息。在提取信息时，利用抽取信息模块处理爬虫采集数据，筛选网页内容，采取去重技术清理数据，能够有效获取舆情纯文本信息。在存储数据时，用户先根据关键字内容范围抽取网页信息，将其存储至相应HDFS文件系统之后，处理基础数据。具体步骤为：开发人员先应用Mahout开源算法库，通过机器学习与数据挖掘算法，处理存储于HDFS系统网页数据；
再寻找舆情热点，检测敏感话题，提取关键字，追踪舆情发展态势；
最后生成专题，分析网络舆情。系统架构如图1所示。

图1 系统架构

在系统实施中，借助网络爬虫提取互联网数据后，用户方能对网页预处理，提取网页内容、标题关键字，做到去重、消噪、分词。系统部署运算的框架是Map/Reduce模型，该模型立足于B/S架构，能保证系统开发的安全性。

2.2 数据收集模块

在网络关键字监控中，由于舆情数据来源于各大网络平台，包括新浪微博、网易新闻、西瓜视频、搜狐新闻等，系统数据收集作为重要的初始环节，需结合数据来源，选择恰当的收集模式。以新闻数据为例，Nutch由非分布式、分布式构成，在实际运行中，分布式系统由于稳定性、运行效率均优于非分布式系统，所以可使用分布式Nutch[3]。收集数据步骤如下：用户利用元搜索引擎检索关键字，添加URL列表至系统内，在URL列表创建Fetchlist，通过内容解析器分析舆情数据，提取全新URL，更新CrawIDB，完成数据收集。数据信息源于微博网站，管理人员利用API接口完成数据采集，在这一过程中需先保证客户端获得微博平台的真实授权，再完成开放工作。

2.3 数据处理模块

网络数据处理，主要是利用URL去重、建立索引、网页分词等，网页分词先用汉语词法分析系统，它具有分词效果好、系统功能成熟的效果。在系统采集数据中，抽取网页URL地址，收集互联网数据，不同网页URL地址相同，网页爬虫为避免多次爬取相同网页，增加系统负荷，降低爬取网页速度，需考虑判重URL地址，进行重复URL地址过滤[4]。在URL驱虫中，系统使用Bloom Filter算法能够识别某元素是否处于集合内，实现去重效果。Nutch爬虫在爬取网页URL内容时，能够维护2个URL库，分别为即将抓取与已抓取URL地址库。在爬取关键字时，开发人员需要用到Bloom Filter算法，判断URL地址是否已经抓取，存在则放弃爬取；
不存在则需添加至地址库内。由于利用舆情分析系统爬取的URL数量较大，为加快该进程，本设计使用拆分Bloom Filter算法。具体表现为：先通过s×m位串矩阵V表达数据集合，即Data={d1,d2,…，dn}，算法将s长度作为m位串及h+1散列函数，确定其映射范围后，查询1个位串是否处于集合内。

2.4 数据存储模块

在Hadoop舆情关键字监控系统中，数据存储作为重要部分，能够存储网页源数据，包括网页URL、网页标题、建立时间、浏览网页数量、品论数量等，以XML文件模式存储。存储结果数据，包括中间结果与分析结果数据，前者是网页预处理信息，后者是舆情统计信息，提取舆情关键字，筛选舆情热点，追踪舆情结果。存储系统参数，包括角色权限、密码、用户名、运行系统日志等，包括采集网页日志、提取数据日志等，配制主要系统参数[5]。在数据存储中，系统采取HDFS文件存储。经过网页预处理后，数据中如果存在图片内容，则大小低于10 MB；
如果收集的数据中无图片内容，则数据大小在2～64 k范围内。为提高该系统的存储效率，设计人员以key存储序列化文件，以value存储真正文件，将多个小文件进行合并，汇集成大文件后存储至HDFS。此种方法使得用户访问文件时，可利用Index了解文件key信息，快速访问后面的数据信息。

2.5 舆情分析模块

系统舆情分析模块需提取舆情关键词，构建Map/Reduce模型，实现多层次、多角度的舆情分析。在模块集群中，利用Master控制运行环境，完成资源调度与进程调度，通过节点Node提交舆情分析表申请后，系统即可根据预先定义的环境进行工作。Map/Reduce模型中，由于CPU工作流程相同，仅数据不同，可将作业划分为若干独立单元，将独立单元分配至处理器处理。任务分配过程，即为mapper过程，处理任务是reduce过程，由reduce进程与mapper进程执行，处理多种数据，还能组合处理后数据，Reduce任务唤醒Reducer执行操作，结果输出后存储于系统内。

2.5.1 提取关键字

在舆情关键字中，文件集关键词和文档关键词属于包含关系，关键词词频越高，表明受关注度越高。通常，舆情关键词是信息量较高的命名实体，在提取过程中，增加命名实体权重，能够准确提取关键词。文档中出现关键词位置，对于文档也有一定的影响。计算权重公式如下：

W(t.d)=

(1)

其中，W(t.d)是指t词在d文档中权重；
N是文档集内文档数量；
tf(t,d)是频率；
nt是文档中t词出现数量；
W(POS(T))是t词词性权重；
|d|是文档向量长度；
W(Position(t,d))是文档中t位置系数。根据公式，关键词权重计算如下：

(2)

其中，Wt是候选关键字t权重；
f(t)是文档中有候选关键字t的数量；
N是全部文档数量；
d是候选关键字集中关键词数量。

2.5.2 热点分析

在进行网络热点分析时，用户首先随机选取网页样本，通过聚类分析的方式，获得热点网络舆情簇；
然后选择1个舆情簇提取关键词特征，将热点关键词作为二次聚类依据，可以将纯文字文本向量化。系统自动将计算文本传递至TF-IDF模块，获得结果后返回至向量模块，再通过第一与第二聚类，获得有关分类，根据类别话题数量，筛选热门话题。

2.5.3 生成专题

生成专题是专题舆情、热点舆情进行抽取简报；
生成专题过程，就是计算文本向量权重维度，将维度文本摘要、整理相关信息，以简报方式提供用户，迅速识别热点舆情。

在系统测试中，为准确监测网络关键字，本设计使用6台服务器作为系统硬件，应用64位Cent0S6.4及jdkl.7为软件设施，评估网络舆情监测情况。本设计以漏报率与误报率为指标，对高校网络数据进行抓取，得出关键字有就业、考研、兼职、旅游、饮食等。测试结果表明，漏报率与误报率较低，系统准确性较好。

综上所述，随着互联网发展，产生海量、动态、异构新闻数据，人们难以高效、迅速地寻找到感兴趣的新闻。为监控网络舆情，相关人员需要挖掘此类数据，对新闻话题进行舆情预测与持续追踪。为此，本文立足于Hapood软件平台框架，使用MVC架构，系统利用web爬虫处理网页URL及有关联结数据，设计了数据收集、处理、存储及舆情分析模块，提取舆情关键字，生成舆情专题，便于监控网络舆情。

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