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網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)聯(lián)度它是指輿情事件發(fā)生后，牽扯到的企業(yè)單位、媒體、個(gè)人、地區(qū)、歷史事件等，與輿情事件之間的關(guān)聯(lián)性。

面向網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)聯(lián)度分析方法

在這里以某輿情系統(tǒng)產(chǎn)品為例：

步驟一：數(shù)據(jù)預(yù)處理

步驟二：建模和診斷

步驟三：模型優(yōu)化

步驟 1：數(shù)據(jù)預(yù)處理

（1）缺失值處理

在用戶信息表中，一些用戶的身份證是錯(cuò)誤的，無法修正，當(dāng)成缺失值，因此該用戶的身份證這一項(xiàng)不列入用戶屬性中。在提取 html 文件中，不一定能夠把所需要的屬性（如：性別，地址）提取出來，若不能根據(jù)網(wǎng)址和標(biāo)題分詞得到的地址對地址進(jìn)行填補(bǔ)，計(jì)算時(shí)當(dāng)缺失值處理。

（2）重復(fù)值處理

在原始數(shù)據(jù)中，同樣的事件可能會(huì)出現(xiàn)很多次，而經(jīng)過訪問，這些事件大多是抓取時(shí)間不同，代表了網(wǎng)站有更新，即事件的更新度，該事件的頻率可以作為一個(gè)熱度進(jìn)行考慮，但在本次挖掘中，我們是研究用戶與用戶之間的關(guān)系，一個(gè)事件可能關(guān)系著幾個(gè)用戶，那么如果本事件重復(fù)出現(xiàn)，就會(huì)使這 2 個(gè)用戶的關(guān)聯(lián)更大，影響著最后結(jié)果的正確性。因此把重復(fù)事件全都去掉，只保留第一次出現(xiàn)的事件，同時(shí)提取了重復(fù)事件頻率，方便研究事件的熱度以及用戶和事件頻率的關(guān)系。

（3）分詞處理

運(yùn)用中科院的分詞軟件，將每個(gè) txt 文本中事件標(biāo)題進(jìn)行分詞，詞性標(biāo)注，以方便提取各個(gè)屬性的詞語。

（4）異常值處理

在分詞后，由于分詞軟件的詞庫是有限大的，因此有些詞語是識別不了。例如：奧巴馬，會(huì)被自動(dòng)分成 3 個(gè)單獨(dú)的名詞：奧，巴，馬。因此，對于這些分詞異常的詞語，要進(jìn)行人工處理，修正。

（5）相關(guān)處理

步驟 2：建模與診斷

（1）用戶與用戶關(guān)聯(lián)度

（2）用戶與事件關(guān)聯(lián)度

（3）模型診斷

步驟 3：模型分析和優(yōu)化

（1）模型缺點(diǎn)

（2）模型優(yōu)點(diǎn)

（3）模型改進(jìn)

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