王書(shū)夢(mèng) 吳曉松

摘要：大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析更側(cè)重于在海量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、清洗和文本聚類(lèi)，因此傳統(tǒng)的僅依據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的輿情分析方法不再適用。文章對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)研究，歸納出網(wǎng)絡(luò)輿情分析的基本流程框架，并闡明了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情分析中文本聚類(lèi)的各個(gè)階段如何運(yùn)用MapReduce進(jìn)行分布式計(jì)算，以此提高網(wǎng)絡(luò)輿情分析的準(zhǔn)確度與及時(shí)性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；輿情熱點(diǎn)；MapReduce；文本聚類(lèi)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI： 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.07.022

0 引言

輿情是一定時(shí)期一定范圍內(nèi)社會(huì)民眾對(duì)社會(huì)現(xiàn)實(shí)的主觀反映，是群體性的態(tài)度、思想、情緒和要求的綜合表現(xiàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析已經(jīng)成為當(dāng)前政府和科研機(jī)構(gòu)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。2011年，經(jīng)濟(jì)學(xué)人發(fā)表“Building with big data”指出在數(shù)據(jù)極度膨脹的時(shí)代，要掌握數(shù)據(jù)分析的能力，成為數(shù)據(jù)的主人，而不要成為數(shù)據(jù)的奴隸。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何及時(shí)的收集、分析處理海量數(shù)據(jù)，并為決策者提供有用的信息是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。相較于傳統(tǒng)的輿情分析，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析更側(cè)重于在海量數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、清洗和文本聚類(lèi)，因此傳統(tǒng)的僅依據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的輿情分析方法不再適用。

文章對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)研究，歸納出網(wǎng)絡(luò)輿情分析的基本流程框架，并提出了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情分析各個(gè)階段的解決方案，構(gòu)建大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的基礎(chǔ)模型，以此提高網(wǎng)絡(luò)輿情分析的準(zhǔn)確度與及時(shí)性。

1 網(wǎng)絡(luò)輿情分析發(fā)展概述

從已有的輿情分析的相關(guān)文獻(xiàn)中不難發(fā)現(xiàn)，社會(huì)輿情分析大致經(jīng)歷了以下幾個(gè)階段，簡(jiǎn)單的社會(huì)輿情分析，網(wǎng)絡(luò)輿情分析和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析三個(gè)階段。簡(jiǎn)單的社會(huì)輿情分析主要分析當(dāng)下熱點(diǎn)事件、政府頒布的法令法規(guī)與社會(huì)輿情之間的關(guān)系。簡(jiǎn)單的社會(huì)輿情分析主要通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查取得原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如MacLennan等通過(guò)抽樣調(diào)查的方式研究新西蘭民眾對(duì)于酒精政策的態(tài)度，Alan等使用蓋洛普世界民意調(diào)查數(shù)據(jù)研究了恐怖襲擊與民眾態(tài)度之間的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)輿情分析伴隨著Facebook、微博、微信、人人、Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的興起應(yīng)用而生，例如著名的Ceron通過(guò)分析2012年Twitter上的法國(guó)大選時(shí)網(wǎng)民的情感取向數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)大選的結(jié)果。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情分析是在海量、多樣性網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的背景下利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)輿情分析。

目前大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)具有規(guī)模性、多樣性、變化快速性特征，首先由于網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)放性每天產(chǎn)生大量的信息，其次多媒體的發(fā)展使得數(shù)據(jù)有多種形態(tài)比如文本、視頻、圖片、音頻等?；谀壳熬W(wǎng)絡(luò)輿情分析的大數(shù)據(jù)特征，出現(xiàn)了以下幾種網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法：基于網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)挖掘的輿情分析、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的輿情主體關(guān)系發(fā)現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)分析、關(guān)聯(lián)不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)輿情分析。

大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，從現(xiàn)有的研究文獻(xiàn)來(lái)看，對(duì)于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析更多的是體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)輿情分析的機(jī)遇與挑戰(zhàn)、以及研究方法的概述與總結(jié)上，從技術(shù)層面對(duì)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的研究較少。

2 大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，目前針對(duì)大數(shù)據(jù)的多樣性等特征，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理方面都提出了相應(yīng)的解決方案。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，目前網(wǎng)絡(luò)輿情分析的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法主要還是將獲取的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)在傳統(tǒng)的SQLServer、ORACLE、Sybase等數(shù)據(jù)庫(kù)中，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣性，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)庫(kù)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足當(dāng)下快速多樣的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的要求，對(duì)此目前出現(xiàn)了三種大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù)：針對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)、針對(duì)海量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、針對(duì)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分布式并行數(shù)據(jù)庫(kù)。在數(shù)據(jù)計(jì)算處理方面，目前并行處理和云計(jì)算是解決大數(shù)據(jù)計(jì)算的比較有效率的方式，Hadoop是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和企業(yè)用來(lái)解決大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的一個(gè)主要技術(shù)手段，它是Apache開(kāi)源分布系統(tǒng)的架構(gòu)基礎(chǔ)，由HDFS、MapReduce和HBase組成，其運(yùn)行環(huán)境如圖1所示。

（l）HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）

HDFS是整個(gè)Hadoop體系結(jié)構(gòu)中處于最基礎(chǔ)的地位，分為三個(gè)部分：客戶(hù)端、主控節(jié)點(diǎn)（Namenode）和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（Datanode）。Nanenode是分布式文件系統(tǒng)的管理者，主要負(fù)責(zé)文件系統(tǒng)的命名空間、集群的配置信息和數(shù)據(jù)塊的復(fù)制信息等，并將文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中；Datanode是文件實(shí)際存儲(chǔ)的位置，它將數(shù)據(jù)塊（Block）信息存儲(chǔ)在本地文件系統(tǒng)中，并且通過(guò)周期性的心跳報(bào)文將所有數(shù)據(jù)塊信息發(fā)送給Namenode。

（2）MapReduce

MapReduce分布式計(jì)算模型，封裝了并行運(yùn)算、容錯(cuò)處理、本地化計(jì)算、負(fù)載均衡等細(xì)節(jié)，提供了簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的接口。通過(guò)這個(gè)接口，可以把大數(shù)據(jù)量的計(jì)算自動(dòng)地并發(fā)和分布執(zhí)行，其運(yùn)行模型如圖2所示。

（3） HBase

HBase即Hadoop Database，是一個(gè)構(gòu)建在HSFS上，面向列的開(kāi)源分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是GoogleBigtable的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。HBase不是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，不支持SQL，HBase提供了一組簡(jiǎn)單的API接口，用于存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)輿情分析主要涉及數(shù)據(jù)采集、文本分詞、文本向量表示、文本聚類(lèi)分類(lèi)幾個(gè)方面。

（1）向量空間模型

向量空間模型（VSM）起源于信息檢索，簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)VSM是一種將非結(jié)構(gòu)化的文本表示成向量形式的模型，網(wǎng)絡(luò)文本用VSM向量空間模型來(lái)表示：

v（d）=（t1，w1（t1）；…；ti，wi（ti）；…tIl，wn（tn））

其中，ti為網(wǎng)絡(luò)文本d的關(guān)鍵詞，wi（ti）為關(guān)鍵詞的權(quán)值。

如何確定關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的權(quán)重是網(wǎng)絡(luò)輿情分析是否有效的關(guān)鍵因素，文章采用TF.IDF指標(biāo)來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)文本的關(guān)鍵詞和權(quán)值。詞頻（TF）指的是某一文檔中給定單詞出現(xiàn)的頻次，規(guī)范化的表示一般用給定單詞的頻數(shù)除以文檔總的單詞數(shù)。IDF是指逆向文件頻率，是一個(gè)詞語(yǔ)普遍性的度量，規(guī)范性的表示一般由包含此單詞的文檔的數(shù)量除以文檔的總數(shù)，然后取對(duì)數(shù)得到。

（2）文本相似度計(jì)算

相似度計(jì)算方式目前有海明距離（Hamming Distance）、歐幾里得距離（Euclidean Distance）、余弦距離（Cosine Distance），其中文本相似度計(jì)算比較常用的是余弦距離，其計(jì)算公式1如下

其中，a_i、b_i是文本A和B的項(xiàng)。余弦距離的取值區(qū)間是[0，1]，“0”代表兩個(gè)文本完全一樣，“1”代表兩個(gè)文本完全不相似。

（3）文本聚類(lèi)算法

文本聚類(lèi)算法有很多，比較常用的有四種，基于層次的聚類(lèi)、基于密度的聚類(lèi)、基于網(wǎng)格的聚類(lèi)、基于劃分的聚類(lèi)。文章選用在文本聚類(lèi)中應(yīng)用比較多的基于劃分的聚類(lèi)中的K-Means算法，其流程如表1所示。

3 實(shí)驗(yàn)方案

文章對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)提出了基本的技術(shù)路線(xiàn)如圖3所示

3.1 數(shù)據(jù)采集

網(wǎng)絡(luò)信息的采集可以利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)在特定的網(wǎng)站上進(jìn)行數(shù)據(jù)收集也可以利用網(wǎng)站的API接口直接對(duì)網(wǎng)站的信息進(jìn)行采集，獲得的網(wǎng)站數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hbase中。傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的網(wǎng)頁(yè)解析方式抓取速度較慢，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于某網(wǎng)站API的分布式數(shù)據(jù)抓取具有更快的速度。

文章采用了基于Mapreduce的文本采集技術(shù)對(duì)網(wǎng)站信息進(jìn)行采集，將普通的網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)系統(tǒng)部署在hadoop平臺(tái)上，文本采集由主節(jié)點(diǎn)和若干分節(jié)點(diǎn)組成，主節(jié)點(diǎn)作為爬蟲(chóng)系統(tǒng)的NameNode和Jobtracker，負(fù)責(zé)文件管理及任務(wù)調(diào)度；分節(jié)點(diǎn)作為DataNode和TaskTracker，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件及運(yùn)行任務(wù)。Jobtracker作為主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)分發(fā)任務(wù)給各分節(jié)點(diǎn)，在Map階段分節(jié)點(diǎn)TaskTracker通過(guò)網(wǎng)站API進(jìn)行信息抓取，抓取的數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在各個(gè)DataNode中。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗、抽取元數(shù)據(jù)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的文本信息預(yù)處理主要是文本的分詞、去停用詞（主要是一些標(biāo)點(diǎn)、單字和一些沒(méi)有具體意義的詞，如：的、了等重復(fù)出現(xiàn)的詞）、文本的特征向量提取、詞頻統(tǒng)計(jì)、文本的模型化表示等操作。

文章采用基于MapReduce的文本預(yù)處理技術(shù)，MapReduce以函數(shù)的方式提供了Map和Reduce操作來(lái)進(jìn)行分布式計(jì)算，利用一個(gè)輸入key/value集合來(lái)產(chǎn)生一個(gè)輸出的key/value集合。在文本預(yù)處理過(guò)程中，Map函數(shù)主要完成文本的分詞，將輸入的文本進(jìn)行中文分詞，形成詞語(yǔ)序列（X₁、x₂、x₃、x₄……、X_n）將文本用key/value的形式表示，輸出的形式為：（xl、1），（x2、1），（x3、1），……，（xn、1），當(dāng)所有的Map任務(wù)完成后，由主程序?qū)ap函數(shù)的輸出作為Reduce函數(shù)的輸入即Reduce函數(shù)的輸人為（k，[vl、v2、……、v_n]），其中（k，V₁），（k，v₂）……，，（k，v_n）Map函數(shù)輸出結(jié)果中鍵為k的key/value值，如表2所示Map處理過(guò)程。

Reduce函數(shù)需要計(jì)算出特定某個(gè)詞的IDF值，通過(guò)IDF的計(jì)算公式 可知需要知道文本數(shù)據(jù)大小和詞語(yǔ)在文本中出現(xiàn)的頻率，此時(shí)Map輸出的Value值為詞語(yǔ)的頻率，N在文本預(yù)處理時(shí)可以直接計(jì)算得到，經(jīng)過(guò)Reduce計(jì)算過(guò)后可得到詞語(yǔ)的IDF值，將之與Value中的TF值相乘可得到詞語(yǔ)的TF.IDF值，將其存儲(chǔ)在HBase中的TF.IDF表中。

對(duì)于每個(gè)文檔，保留排列在前面的10個(gè)TF.IDF值，識(shí)別其對(duì)應(yīng)的主題，以向量空間模型（VSM）表示，行表示主題數(shù)，列表示文檔數(shù)，通過(guò)VSM與單位列向量的乘積統(tǒng)計(jì)出每個(gè)主題所包含的文檔數(shù)，從而發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)。以上的主題識(shí)別和VSM矩陣向量的乘法，同樣可以通過(guò)Map和Reduce分布式計(jì)算得到，在此就不再贅述。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

文章的實(shí)驗(yàn)環(huán)境總共有四臺(tái)主機(jī)，其中每臺(tái)機(jī)器搭載CORE 15雙核處理器，1G內(nèi)存，500G硬盤(pán)，選擇其中一臺(tái)主機(jī)作為master節(jié)點(diǎn)，剩余3臺(tái)作為slaves節(jié)點(diǎn)，配置Hadoop，配置Linux和Eclipse。文章通過(guò)新浪微博的網(wǎng)站API收集了170萬(wàn)條數(shù)據(jù)，利用上述數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理得到的分析結(jié)果如表3所示：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與2014年新浪微博熱點(diǎn)話(huà)題分析報(bào)告里的結(jié)果有很大程度上的相似，說(shuō)明了并行分析的準(zhǔn)確性，而實(shí)驗(yàn)用時(shí)比起傳統(tǒng)的分析方法節(jié)約了很多時(shí)間。

5 結(jié)論與展望

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，每天都會(huì)產(chǎn)生巨大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，如何快速有效的分析處理數(shù)據(jù)而不是讓數(shù)據(jù)成為災(zāi)難，是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下迫切需要解決的問(wèn)題，在海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中快速的獲得準(zhǔn)確的輿情信息是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。文章結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的基本理論方法和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，提出了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下分布式輿情分析的解決方案，重點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析中數(shù)據(jù)的分布式預(yù)處理做了詳述，最后利用K-means聚類(lèi)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。

當(dāng)然文章還存在很多不足，只是對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情分析的基本過(guò)程使用了分布式的處理方法，關(guān)于輿情分析過(guò)程中的情感傾向分析以及語(yǔ)義分析并未進(jìn)行研究。