中文摘要：

"网络舆情分析"是在互联网已成为社会舆论的发源地、网络舆情折射出社会热点这样的新形势下政府机构了解民意的一种新的途径。"观点挖掘"是近年来出现的一个集传播学、心理学等人文和社会科学以及文本挖掘、信息检索、自然语言处理等自然科学知识于一体的新的研究课题。不同于传统的、关注事实的文本挖掘技术，观点挖掘技术更关注用户对事实所持的观点和态度，因此具有许多新的特点，也面临许多新的挑战，并成为网络舆情自动分析的主要支撑技术之一。本课题研究支持网络舆情分析的观点挖掘关键技术，通过分析网络舆论文档，总结出网络舆论具有分布广泛、内容复杂、情感模糊、倾向时变等特点以及应用中的探索性需求，针对之研究舆论数据的收集及事件与观点表征技术、舆论观点的聚类与分类技术、舆论文本流上观点漂移及新热点检测技术、以及观点社群和意见领袖发现技术，建立一个支持网络舆情分析的观点挖掘模型。该研究成果将为网络舆情自动分析提供技术支持。

结论摘要：

“网络舆情分析”是在互联网已成为社会舆论的发源地、网络舆情折射出社会热点这样的新形势下政府机构了解民意的一种新的途径。“观点挖掘”是近年来出现的一个集传播学、心理学等人文和社会科学以及文本挖掘、信息检索、自然语言处理等自然科学知识于一体的新的研究课题。不同于传统的、关注事实的文本挖掘技术，观点挖掘技术更关注用户对事实所持的观点和态度，因此具有许多新的特点，也面临许多新的挑战，并成为网络舆情自动分析的主要支撑技术之一。本课题研究支持网络舆情分析的观点挖掘关键技术，通过分析网络舆论文档，总结出网络舆论具有分布广泛、内容复杂、情感模糊、倾向时变等特点以及应用中的探索性需求，针对之研究舆论数据的收集及事件与观点表征技术、舆论观点的聚类与分类技术、舆论文本流上观点漂移及新热点检测技术、以及观点社群和意见领袖发现技术，建立一个支持网络舆情分析的观点挖掘模型。该研究成果将为网络舆情自动分析提供技术支持。三年来，我们针对上述目标及该领域的发展进行了相关研究工作，在舆论数据的收集及事件与观点表征技术、舆论观点的聚类与分类技术、舆论文本流上观点漂移及新热点检测技术、观点社群及意见领袖发现技术诸方面取得了研究成果，在国际、国内学术会议和期刊发表论文24篇（不包括录用及未标注在者），博、硕士毕业论文16篇，被SCI收录2篇次、EI收录14篇次、ISTP收录2篇次，培养博士研究生4名（毕业1名、在读3名），毕业硕士研究生15名，邀请17名国内外学者来校讲学，派26人次参加了国内外学术会议。