基于WEB数据挖掘的网络舆情分析研究
基于大数据技术的网络舆情分析与研究
基于大数据技术的网络舆情分析与研究随着互联网的发展，网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
在网络上，我们可以获取各种各样的信息，发布自己的想法和观点，并与大家进行交流互动。
然而，网络上的信息繁杂，来源复杂，真假难辨。
在这样的背景下，网络舆情分析技术开始崭露头角，并在逐渐成为了网络中不可或缺的新生力量。
一、什么是网络舆情分析网络舆情分析是指通过大数据技术对网络上的信息进行收集、分析、处理，以获取对当前时事和热点话题的全面了解和分析。
它包括对网络用户的情感倾向、态度、情绪、行为等多个方面的分析，试图从中探究用户们的真正意图、需求、利益以及他们所关注的信息。
此外，网络舆情分析还有助于及时了解并准确把握网络上不良信息的流向和传播趋势，以及全面掌握网络舆情热点和趋势，构建起一个比较完整的网络舆情管理体系，能够更加准确地指导社会舆论，甚至对政府决策产生影响。
二、网络舆情分析的应用对于企业、政府、学术研究等领域，网络舆情分析都有着非常重要的作用。
1. 危机管理网络舆情分析技术可以帮助企业进行危机预警和预防，及时掌握网络上的风险事件，以便及时采取行动，规避危机。
2. 市场营销网络舆情分析可以帮助企业对市场行情进行了解和掌握，提高市场营销的效率，并制定相关的营销策略。
3. 社会管理网络舆情分析可以为政府相关部门提供精准的数据支持和建议，以指导政府的决策和政策制定。
4. 学术研究网络舆情分析技术可以为学者提供大量、丰富、广泛的数据支持，以支持学术研究和探究。
5. 教育培训网络舆情分析可以成为教育工作者的重要工具，以便他们更好地了解学生的心理状况、关注点和需求，制定更加有针对性的教育培训计划。
三、网络舆情分析技术的研究网络舆情分析是一门涉及多个学科领域的综合技术，需要用到知识库构建、语料库生成、文本自动分类、情感分析、数据挖掘等工具和技术的综合运用。
针对这些技术问题，研究人员已经提出了许多理论和算法，逐渐形成了一套完整有效的网络舆情分析技术体系。
数据挖掘在舆情监测中的应用研究
数据挖掘在舆情监测中的应用研究在当今信息爆炸的时代，舆情监测对于企业、政府和社会组织来说变得至关重要。
数据挖掘作为一种强大的技术手段，为舆情监测带来了新的机遇和挑战。
本文将深入探讨数据挖掘在舆情监测中的应用，包括其工作原理、主要技术、优势以及面临的问题。
一、数据挖掘与舆情监测的基本概念数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及统计学、机器学习、数据库技术等多个领域，通过对数据的清洗、分析和建模，发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系。
舆情监测则是对公众舆论的收集、分析和评估。
它旨在了解社会公众对特定事件、话题或组织的看法、态度和情绪，以便及时做出响应和决策。
二、数据挖掘在舆情监测中的工作原理数据挖掘在舆情监测中的工作流程大致可以分为以下几个步骤：1、数据收集首先，需要从各种来源收集大量的相关数据，包括社交媒体、新闻网站、论坛、博客等。
这些数据可能是结构化的（如数据库中的数据），也可能是非结构化的（如文本、图片、视频等）。
2、数据预处理收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行预处理。
这包括数据清洗（去除重复、错误和无关的数据）、数据转换（将非结构化数据转换为结构化数据）和数据集成（将多个数据源的数据整合在一起）。
3、数据分析运用各种数据挖掘技术对预处理后的数据进行分析。
常见的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、情感分析等。
例如，通过分类技术可以将舆情信息分为正面、负面和中性；聚类技术可以将相似的舆情话题聚集在一起；关联规则挖掘可以发现不同舆情事件之间的关联；情感分析则可以判断公众对某一事件的情感倾向。
4、结果呈现将分析结果以直观易懂的方式呈现给用户，如报表、图表、地图等，帮助用户快速了解舆情的态势和趋势。
三、数据挖掘在舆情监测中的主要技术1、文本挖掘由于大部分舆情数据是以文本形式存在的，文本挖掘成为了数据挖掘在舆情监测中的关键技术。
它包括词法分析、句法分析、文本分类、文本聚类、信息抽取等。
大数据与网络舆情分析(一)2024
大数据与网络舆情分析（一）引言概述：大数据与网络舆情分析是当前信息时代的热门研究领域，随着互联网的迅速发展和智能设备的普及，人们在网络上产生的海量数据成为了研究和分析的对象。
网络舆情分析通过对大数据的处理和挖掘，可以揭示出社会舆论的动向、用户情绪的变化以及舆论的传播规律，为政府、企业和个人提供决策参考。
本文将从五个大点出发，分别介绍大数据与网络舆情分析领域的核心概念、技术方法、数据处理和挖掘的常用技术、舆情分析的应用以及未来发展趋势。
正文内容：一、核心概念1. 大数据：介绍大数据的定义、特点和来源，强调数据量、速度和多样性的重要性。
2. 网络舆情：解释网络舆论的概念，包括舆论的形成、传播和影响因素，并介绍网络舆情分析的意义和目的。
二、技术方法1. 数据采集与清洗：介绍大数据的采集方式和常用的数据清洗方法，包括爬虫技术、API接口和数据清洗的挑战。
2. 数据存储与管理：介绍大数据存储和管理的技术，包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
3. 数据挖掘与分析：介绍数据挖掘和机器学习的基本原理，包括聚类、分类、关联规则挖掘等常用的数据分析方法。
三、数据处理和挖掘的常用技术1. 文本预处理：介绍文本数据的预处理技术，包括分词、词性标注、去除停用词、主题建模等。
2. 情感分析：介绍情感分析的方法和算法，包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法。
3. 社交网络分析：介绍社交网络分析的技术，包括网络节点度中心性、社区发现、信息传播模型等。
四、舆情分析的应用1. 政府决策：介绍政府利用大数据和网络舆情分析进行舆情监测、民意调查和决策支持的实际案例。
2. 企业营销：介绍企业利用网络舆情分析来了解用户需求、调整营销策略和建立品牌形象的实践经验。
3. 社会热点事件分析：介绍通过分析网络舆情对社会热点事件的影响和演化过程，提供舆论引导的可能性。
五、未来发展趋势1. 智能化和自动化：展望大数据与网络舆情分析的发展方向，包括人工智能、自然语言处理和深度学习技术的应用。
基于大数据的舆情监测与预测技术研究
基于大数据的舆情监测与预测技术研究随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，信息传播的速度和范围大大提高，舆情成为社会管理、企业决策和政策制定的重要依据之一。
为了更好地了解和应对舆情，基于大数据的舆情监测与预测技术的研究应运而生。
一、大数据的背景和意义大数据时代的到来，为舆情研究提供了更广阔的空间和更丰富的数据源。
大数据以其海量、多样、高速和价值四个特征，成为舆情监测与预测的宝贵资料。
通过挖掘大数据，我们可以了解到人们的意见、情绪、偏好以及反馈等信息，为决策者提供决策支持。
二、基于大数据的舆情监测技术基于大数据的舆情监测技术，主要通过数据的收集、清洗、存储、分析和挖掘等环节，实现对舆情的抓取、识别、分类和预测等功能。
首先，数据的收集是舆情监测的基础。
通过网络爬虫和API接口等技术，我们可以从社交媒体、新闻媒体、论坛博客等渠道中获取舆情数据。
这些数据包含了人们对事件、产品、政策等的评论和反馈，通过大数据库的建立和维护，我们可以对这些数据进行分析。
其次，数据的清洗和存储是保证数据质量和可用性的关键。
通过算法和模型，我们可以对数据进行清洗，过滤掉重复、无关和低质量的数据。
为了保证数据的安全和可持续发展，我们需要建立高效的存储系统，以便进行后续的分析和挖掘。
然后，数据的分析是舆情监测的核心环节。
通过文本挖掘、情感分析和网络分析等方法，我们可以从数据中提取出情感倾向、关键词、主题热点等有用的信息。
这些分析结果可以帮助我们理解舆情的走向，掌握舆论场的动态，为决策者提供合理的建议。
最后，数据的挖掘和预测是舆情监测的价值所在。
通过机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，我们可以对舆情数据进行模型建立和预测。
这些模型可以根据过去的数据和规律，预测未来的舆情发展趋势，为决策者提供科学的参考。
三、基于大数据的舆情预测技术舆情预测是舆情监测的进一步延伸，旨在通过对舆情数据的分析和挖掘，预测未来的舆情走向和趋势。
基于大数据的舆情预测技术主要包括时间序列分析、预测模型建立和预警系统的构建等。
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究近年来，随着互联网的快速发展，人们在日常生活中越来越离不开社交网络平台。
社交网络作为连接社会群体关系的重要媒介，成为人们沟通、交往和信息传播的主要渠道。
随着社交网络数据的不断积累和扩展，其背后蕴含的巨大数据量也吸引了越来越多的研究人员，基于数据挖掘技术的社交网络分析也成为了当前热门的研究领域之一。
一、数据挖掘技术及其应用数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息、模式和知识的技术过程，是人工智能、数据库、机器学习等多个领域的共同交叉。
随着互联网的不断普及和发展，数据挖掘技术也逐渐得到了广泛的应用。
在社交网络分析领域中，数据挖掘技术可以用于挖掘社交网络中隐藏的社会关系、社区结构、用户行为等信息，为社交网络的运营和管理提供参考和支持。
二、社交网络分析的概念和应用社交网络分析是指对社交网络的结构和性质进行研究和分析的过程，主要包括网络拓扑结构、社团结构、影响力传播等方面。
近年来，社交网络分析在学术研究、商业分析、政策制定等多个领域得到广泛应用，例如社交媒体舆情分析、社区检测、信息传播路径分析等。
社交网络分析的研究方法主要包括网络图论、社会网络分析、复杂网络分析等多种技术手段，其中，数据挖掘技术是其中重要的手段之一。
三、基于数据挖掘技术的社交网络分析方法1. 社交网络数据采集和预处理社交网络数据的采集和预处理是开展社交网络分析的重要基础工作。
在采集数据时，需要考虑数据源的合理性、数据的粒度和有效性等因素。
对于数据的预处理，需要进行数据清洗、去重、格式转换、特征提取等过程，以保证后续分析和挖掘的有效性和准确性。
2. 社交网络结构分析社交网络结构分析是指对社交网络的网络结构、节点度分布、节点中心性等特征进行分析和挖掘的过程。
通过社交网络结构分析可以揭示社交网络的基本特征和规律，进而为社交网络的优化和管理提供科学依据。
3. 社交网络社区检测社交网络社区检测是指在给定的社交网络中寻找具有相似特征或者功能的节点群体。
基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统设计与实现毕业设计
基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统设计与实现毕业设计舆情是指社会公众对某一具体事件、话题或对象表达出的情绪、态度和观点。
随着互联网的快速发展，各种社交媒体平台成为了人们获取信息和发表观点的重要渠道，互联网上产生的大量数据成为了舆情分析的有力依据。
为了更好地了解公众舆论、研究市场趋势，舆情分析与挖掘系统得到了广泛的应用。
本次毕业设计旨在设计与实现一款基于大数据技术的舆情分析与挖掘系统，通过对社交媒体数据的采集、存储、处理和分析，提供舆情的实时监测、分析和预测功能，为用户提供全面的舆情情报服务。
一、系统需求分析1.概述本系统的基本目标是实现对社交媒体上的舆情信息进行全面、准确、及时地监测和分析，并为用户提供信息可视化展示和决策支持，具体需求如下：2.数据采集和预处理- 支持对不同社交媒体平台的数据进行采集，如微博、微信、论坛等；- 利用网络爬虫技术实现对指定关键词或话题下的数据进行抓取；- 实现数据的清洗和预处理，包括数据去重、过滤无用信息等。
3.情感分析与主题挖掘- 利用自然语言处理技术实现对文本数据的情感分析，判断用户对某一事件的情感倾向；- 基于机器学习算法实现对舆情信息的主题分类和挖掘，提取关键词和热点话题。
4.数据可视化和报告生成- 基于图表库或可视化工具，将舆情信息以直观的图表形式展示；- 提供报告生成功能，将分析结果以报告形式输出，供用户查看和下载。
5.实时监测和预警- 实现对舆情信息的实时监测，及时发现和跟踪热门话题和事件；- 设计预警机制，当发现某一事件的舆情出现异常或超过用户设定的阈值时，及时向用户发送预警通知。
6.用户管理和权限控制- 实现用户注册、登录和身份验证功能；- 设计用户权限管理模块，确保用户只能访问其具备权限的数据和功能。
二、系统设计与实现1.技术选型基于大数据的舆情分析与挖掘系统需要处理大规模数据，因此需要选择高性能的存储和计算平台。
推荐使用Hadoop生态系统中的HDFS 作为分布式文件系统，使用Spark作为分布式计算框架。
基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究
基于大数据的舆情分析与舆情预测模型研究随着互联网的普及和信息的爆炸式增长，舆情分析成为了各行各业关注的焦点。
通过对大数据的深度挖掘和分析，可以帮助政府、企业和个人了解社会热点、公众舆论和市场趋势，从而实现科学决策和战略规划。
本文将探讨基于大数据的舆情分析与舆情预测模型的研究现状与发展趋势。
一、舆情分析模型的研究现状1. 文本挖掘技术在舆情分析模型中的应用文本挖掘技术是舆情分析的基础。
通过机器学习、自然语言处理、信息检索和数据挖掘等技术手段，可以从文本数据中自动提取、转换和理解信息。
舆情分析模型可以根据文本情感分析、主题建模和事件追踪等方法来进行舆情分析。
例如，通过情感分析可以判断社会舆论的倾向性，通过主题建模可以发现舆论热点，通过事件追踪可以了解舆论发展的演变过程。
2. 社交媒体数据在舆情分析模型中的应用随着社交媒体的兴起，大量的用户生成内容被发布在社交媒体平台上，这些内容包含了公众的观点、意见和情感等信息。
舆情分析模型可以通过对社交媒体数据的分析，抓取公众的观点和态度，进而了解社会热点和舆论趋势。
如利用社交媒体数据可以预测选举结果、产品销售趋势以及公众对政策的反应等。
3. 网络爬虫技术在舆情分析模型中的应用网络爬虫技术可以自动化地获取互联网上的文本数据。
舆情分析模型可以通过网络爬虫技术实时地获取和更新数据，从而建立准确的数据集。
网络爬虫还可以获取各类媒体的评论信息，通过对这些评论信息的情感分析和主题建模，可以了解公众对特定事件和议题的态度和反应。
二、舆情预测模型的研究现状1. 时间序列分析在舆情预测模型中的应用时间序列分析是一种用来解释和预测时间序列数据的统计方法。
在舆情预测模型中，可以利用时间序列分析方法对历史舆情数据和相关的外部因素进行建模和分析，从而预测未来舆情的走势。
例如，对于选举结果的预测，可以通过将选举候选人的舆情数据与选举日期的时间序列数据相结合，构建相应的模型来进行预测。
2. 机器学习算法在舆情预测模型中的应用机器学习算法是一种通过从历史数据中学习和总结经验规律，从而对未来数据进行预测和分类的方法。
基于大数据的网络舆情分析与态势感知技术研究
基于大数据的网络舆情分析与态势感知技术研究第一章：简介随着互联网的迅猛发展，人们越来越多地在网络上表达自己的观点和情感。
尤其是社交媒体的兴起，使得舆论和情感的表达变得更加便捷和广泛。
网络舆情是指在网络上产生的关于某一事件、话题或者个体的舆论和情感信息，它具有传播速度快、范围广、影响力大等特点。
因此，对网络舆情的分析和态势感知成为了重要的研究方向。
第二章：大数据在网络舆情分析中的应用网络舆情分析是对海量的网络数据进行挖掘和分析，提取其中的价值信息，以揭示舆论动向、倾向以及事件的态势。
大数据技术在这一过程中发挥了重要作用。
首先，大数据技术可以对庞大的网络数据进行实时采集和处理，确保数据源的全面和及时性。
其次，大数据分析技术能够对庞杂复杂的网络数据进行挖掘和分析，从中发现隐藏的规律和趋势。
最后，大数据技术还可以通过可视化手段，将分析结果以直观的形式展现出来，提供给决策者参考。
第三章：网络舆情分析的方法和技术网络舆情分析的方法和技术主要包括文本挖掘、情感分析、主题模型、社交网络分析等。
其中，文本挖掘是网络舆情分析的基础工具，通过对海量文本进行特征提取和关键词抽取，可以揭示舆论的关注点和表达方式。
情感分析则是对文本情感色彩进行判断和分类，以分析和评价舆情的正负倾向。
主题模型可以对文本进行主题聚类和分类，帮助我们发现在某一事件或话题下的不同观点和立场。
社交网络分析则主要针对社交媒体上的数据，通过分析用户之间的关系和交互，来揭示舆论的扩散路径和影响力。
第四章：基于大数据的网络舆情态势感知技术网络舆情态势感知是对网络舆情的时空特征进行分析和预测，以及对舆情态势进行动态监测和预警的技术。
基于大数据的网络舆情态势感知技术主要包括以下几个方面：首先，通过对舆情数据进行时序分析，可以发现舆情的周期性和趋势性。
其次，通过对地理位置信息的挖掘和分析，可以了解舆情的地域分布和差异。
再次，通过对舆情数据的关联分析，可以揭示舆情之间的相互影响和传播路径。
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基于WEB数据挖掘的网络舆情分析研究一、网络舆情网络舆情是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该事件的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。
网络舆情形成迅速，对社会影响巨大。
随着因特网在全球范围内的飞速发展，网络媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”，网络成为反映社会舆情的主要载体之一。
网络环境下的舆情信息的主要来源有：新闻评论、BBS、博客、聚合新闻（RSS）。
网络舆情表达快捷、信息多元，方式互动，具备传统媒体无法比拟的优势。
网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有以下特点：（一）直接性，通过BBS，新闻点评和博客网站，网民可以立即发表意见，下情直接上达，民意表达更加畅通；（二）突发性，网络舆论的形成往往非常迅速，一个热点事件的存在加上一种情绪化的意见，就可以成为点燃一片舆论的导火索；（三）偏差性，由于发言者身份隐蔽，并且缺少规则限制和有效监督，网络自然成为一些网民发泄情绪的空间。
在现实生活中遇到挫折，对社会问题片面认识等等，都会利用网络得以宣泄。
因此在网络上更容易出现庸俗、灰色的言论。
二、数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining，DM），又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
知识发现过程由以下三个阶段组成：1.数据准备，2.数据挖掘，3.结果表达和解释。
数据挖掘可以与用户或知识库交互。
（一）决策树。
决策树是数据挖掘分类算法的一个重要方法。
在各种分类算法中，决策树是最直观的一种。
每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。
每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。
这个过程可以递归式的对树进行修剪。
当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。
决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。
数据库已如下所示：（x，y）= （x1，x2，x3…，xk，y）相关的变量Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。
其他的变量x1，x2，x3 等则是帮助我们达到目的的变量。
（二）遗传算法。
遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。
这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。
进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
遗传算法在适应度函数选择不当的情况下有可能收敛于局部最优，而不能达到全局最优。
（三）人工神经网络。
人工神经网络在结构上模仿生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，在数据采掘中可用来进行分类、聚类、特征采掘等操作。
人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。
（四）模糊逻辑。
模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。
在数据采掘中，常用来进行证据合成置信度计算等。
（五）粗糙集理论。
粗糙集理论作为一种数据分析处理理论，在1982年由波兰科学家Z.Pawlak创立。
粗糙集理论作为一种处理不精确（imprecise）、不一致（inconsistent）、不完整（incomplete）等各种不完备的信息有效的工具，一方面得益于他的数学基础成熟、不需要先验知识；另一方面在于它的易用性。
由于粗糙集理论创建的目的和研究的出发点就是直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律，因此是一种天然的数据挖掘或者知识发现方法，它与基于概率论的数据挖掘方法、基于模糊理论的数据挖掘方法和基于证据理论的数据挖掘方法等其他处理不确定性问题理论的方法相比较，最显著的区别是它不需要提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验知识，而且与处理其他不确定性问题的理论有很强的互补性。
（六）可视化技术。
可视化技术作为解释大量数据最有效的手段而率先被科学与工程计算领域采用，并发展为当前热门的研究领域――科学可视化。
可视化技术把数据转换成图形，给予人们深刻与意想不到的洞察力，在很多领域使科学家的研究方式发生了根本变化。
可视化技术的应用大至高速飞行模拟，小至分子结构的演示，无处不在。
在互联网时代，可视化与网络技术结合使远程可视化服务成为现实。
三、基于WEB的数据挖掘基于WEB的数据挖掘，就是利用数据挖掘技术自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。
基于WEB 的数据挖掘技术已经应用于解决多方面的问题，比如基于WEB内容和结构的挖掘极大的帮助了我们从巨量的网络资源中更加快速而准确的获取所需要的资料，而基于使用的数据挖掘的强大作用，更是为商业运作提供了有力的量化决策根据。
（一）基于WEB的数据挖掘特点1.Web数据挖掘的对象是大量、异质、分布的Web文档web上的每一个站点就是一个数据源，每个数据源都是异构的，因而每一站点之间的信息和组织都不一样，这就构成了一个巨大的异构数据库环境。
如果想要利用这些数据进行数据挖掘，必须要研究站点之间异构数据的集成问题，只有将这些站点的数据都集成起来，提供给用户一个统一的视图，才有可能从巨大的数据资源中获取所需的东西。
2.web文档是半结构化或无结构的目前数据发掘多应用于关系和面向对象数据库，它们有完善的结构，按照预先定义的模式进行组织、存储和存取，而W eb 上的数据非常复杂，往往具有半结构化或非结构化特性，难以映射到一个固定的模式，使传统数据模型和数据库系统难以支持Web上的信息挖掘。
针对W eb 上的数据半结构化的特点，寻找一个半结构化的数据模型是解决问题的关键所在。
除了要定义一个半结构化数据模型外，还需要一种半结构化模型抽取技术，即自动地从现有数据中抽取半结构化模型的技术。
3.数据源具有很强的动态性，因特网中数据更新非常迅速，有些信息可能很快过时，针对当前状态的信息能快速更新知识，提供准确的决策支持要求数据发掘的动态性。
4.用户目标的模糊性，基于WEB的数据采掘用户往往只对要采掘的主题有一个粗浅的认识，提不出很明确的目标来。
这就需要数据采掘系统具有一定的智能性和学习机制，不断地跟踪用户的兴趣，清晰明白地阐述采掘结果。
（二）Web数据挖掘的分类1. Web内容挖掘Web内容挖掘是指从Web 文档内容及其描述信息中获取潜在的、有价值的知识和模式的过程，主要包括对网页的内容特征进行提取、基于内容的网页分析/聚类、网页间内容的关联规则发现等。
网页的文本内容包含最丰富的信息，然而其表达方式复杂，不利于计算机理解。
Web内容挖掘可以有效地对大量文本内容进行总结、分类、聚类、关联分析以及利用Web 文本进行趋势预测等。
Web内容挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用，不仅能够处理来自数据库的结构化数据，还能够处理半结构化数据和无结构化的自由文本，还有图像、图形、视频、音频等多媒体数据，可以全方位、多角度地对舆情信息内容进行深入分析。
2. Web结构挖掘在整个Web 空间中，有用的知识不仅包含在Web 页面内容中，也包含在Web 页面结构和Web 超链接结构中。
Web 结构挖掘主要是通过分析Web 组织结构和链接关系，挖掘出潜在的有用的知识，其目的是获得与主题高度相关的链接以及链接逻辑结构的语义知识，这些知识可以帮助舆情监管部门从中找到有价值的权威页面、中心页面。
Web 结构挖掘应用于网络舆情分析系统中，能够帮助舆情监管部门获取与舆情信息发布者、传播者以及传播环境最相关的链接，可揭示权威网页之间的关联，揭示蕴涵在这些文档结构信息中的有用模式，有助于从多个维度和层面挖掘舆情信息。
3. Web使用挖掘Web使用挖掘就是对用户访问Web 时在服务器上留下的访问记录进行挖掘，获取用户访问Web页面的模式。
由于挖掘的对象是服务器上的日志信息，因此也称为Web日志挖掘。
这些信息包括网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、浏览器日志记录、用户简介、注册信息、用户对话或交易信息、用户提问式等。
通过分析和探究Web 日志记录中的规律，可以识别用户的访问模式和行为偏好，从而预测其行为。
四、基于WEB挖掘的网络舆情分析模型设计针对WEB的特点，为了迅速准确了解互联网络舆情关注的热点，分析舆情发展的时间和空间分布，本文提出了一网络舆情分析框架模型，如上图所示。
（一）舆情信息采集模块舆情信息采集的主要任务是选择性地从舆情传播的主要载体中对那些与预定义主题相关的页面进行自动化、智能化的收集，并进行有效的过滤和存储，为下一步的舆情挖掘与分析提供优质素材。
本模型采取构建包含公众集合、社会现象（问题）、态度情绪表象、舆论持续性、舆论的功能表现、舆论质量等多种因素的各个初始网页集合，实现具有领域词义的多维时空的分布式多点海量数据采集，结合适用舆情信息的数据预处理方法，利用网格技术实现数据集成，建立针对具体舆情问题的统一的数据存储格式。
设公众集合、社会现象（问题）、态度情绪表象、舆论持续性、舆论的功能表现、舆论质量的各个方面权威集合集分别为Pc、Sp、Em、Cn、Fu、Qu，不同的数据存储分别为SV1、SV2、SV3，利用网格技术实现数据共享，SV1、SV2作为数据采集器，SV3为舆情分析系统主机。
数据采集子系统数据流如下：（二）舆情信息预处理模块舆情信息预处理模块的主要功能是：对采集到的相关网页进行去噪处理，如对广告、注释等噪声数据进行清理，然后用统一的结构化的格式进行文本表示，然后利用分词技术、特征提取技术、权重计算技术等进行特征选择，构建粮食数据仓库，利用分类器实现文本的分类。
文本分类技术是整个预处理模块的核心，其步骤描述如下：步骤1 舆情因素集合Pc、Sp、Em、Cn、Fu、Qu分别用类别集合S= {S1，…Sm…Sn} 表示，分别进行去重、去噪处理，并统一转化为XML格式，用分词系统分词。
步骤2 计算词条t在文档d中的权重W（t ），并构建文档d的特征矢量V（d ）表示文本。