结果1月a正面的文本数负面的文本数41月z102月a262月z53月a303月z314月a324月z155月a475月z99
16
34
33
30
68
100
90
26
122
348
根据上表，绘制折线图如下：
图51房地产行业网络舆论情况
10
f河南师范大学本科毕业论文
由上图可知，评论数呈现上升趋势。54舆论情感倾向性分析网络舆情反映了事态发展，并且能够引起社会的关注。通过对网络舆情的分析能够增加政府与民众的沟通，知晓民意，了解民情，指定合适的政策。通过对房地产舆情的分析可知，房地产的评论数量急剧增加，更重要的是，差评率高达781。这些结论能够让政府更好的面对房地产问题，了解百姓的真实意见，以便做出更好的政策意见。
结束语
本文讨论了Web挖掘的相关分类和定义。讲述了Web的内容挖掘、Web的结构挖掘、Web的使用挖掘等以及所涉及的关键技术。对于这些方面的研究还不够完善，仍旧处于初级的阶段，互联网在技术和应用两个方面的不断发展使得数据库技术和数据挖掘技术也在不断的发展，这使得Web的数据挖掘技术理论和应用也同样不断发展。本文不仅讨论了Web的数据挖掘的内容，Web挖掘的步骤，Web挖掘的技术等，还研究了关联规则等算法。讨论了Web信息挖掘的流程。
参考文献
1张春明Web挖掘技术研究J廊坊师范学院学报自然科学版2008No350535362蒋望东黄发良基于WEB的数据挖掘研究综述J湖南工程学院学报自然科学版2007No430161643王剑钢连仁明邢博基于龙格库塔四阶积分的流线可视化方法J无线互联科技2015No65131301364刘晓鹏邢长征基于WEB文本数据挖掘的研究J计算机与数字工程20050975795黄娟基于文本挖掘技术的蛋白质相互作用预测方法研究D中南大学20096巫满秀WebStructureMi
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