网络舆情关联度分析：基于主成分分析与TF*IDF

"该文件是郑约慧的一篇关于网络舆情关联度分析的论文，主要探讨了如何通过数据挖掘技术来分析用户与网络舆情资源之间的关联程度。论文参与了泰迪华南杯数据挖掘竞赛。" 这篇论文的核心内容围绕网络舆情的关联度分析展开，目的是通过有效的数据分析方法，帮助维护社会稳定。作者首先采用了主成分分析法（AHP），这是一种多因素决策分析方法，用于处理复杂的关联关系，从而获取用户的不同属性与用户之间的关联规则。这种方法能够提炼出影响用户舆情的关键因素，为后续的分析打下基础。 接下来，论文进入了数据预处理阶段，对给定的舆情文档进行预处理，如去除噪声、标准化等，然后进行中文分词，这是中文文本处理的重要步骤，旨在将连续的文本分解成有意义的词汇单元。在此基础上，作者将用户的各属性定义为关键词，利用TF-IDF（词频-逆文档频率）算法来计算这些关键词在舆情文档中的重要性。TF-IDF能反映一个词在文档中的重要性，常用于信息检索和文本挖掘中。 计算出关键词权重后，论文构建了一个得分模型，通过对各舆情文档的关键词得分进行加权求和，确定每篇文档的关联得分。得分越高，表明文档与用户的相关性越强。根据得分大小，论文将文档进行分类，然后统计每个类别的文档数量，并将其与舆情资源的总文档数相比，得到用户与舆情资源的关联度比例。这一比例可以作为衡量用户关注舆情的指标，并进行排序，以便于理解和分析。 论文提供的结果展示了一系列用户ID及其对应的关联度，展示了不同用户与舆情资源的关联程度差异。这种关联度分析对于舆情监控和响应策略的制定具有重要意义，可以帮助相关部门更准确地识别关键用户和热点话题，及时采取措施应对可能的社会影响。 关键词包括：主成分分析、中文分词、TF-IDF法、得分模型和关联度计算，这些都是论文所涉及的主要技术手段和概念，体现了数据挖掘在舆情分析中的应用。通过这些技术的综合运用，论文成功地构建了一套分析用户与网络舆情关联度的框架，为网络舆情的监测提供了科学的工具。