1 绪论
1.1 研究背景
根据中国互联网络信息中心发布的统计报告显示，截至 2018 年 6 月，我国网民规模达到 8.02 亿，网络普及率达到 57.7%（中国互联网络发展状况统计报告，2018）。互联网的发展，让网络成为了社会舆情的最大聚集地。习近平总书记在党的十九大报告中指出，要加强互联网内容建设，建立网络综合治理体系。网络强国战略思想是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分。随着近几年我国农业信息化技术的发展，农业网络舆情的正确引导对于农业产业的发展越来越重要。农业网络舆情信息比较复杂，有些内容具有片面性，有些内容又带有很强烈的主观色彩，更有些甚至会含有虚假的信息。2017 年临沂的“蒙阴桃”事件就是虚假信息在网络传播后形成的负面网络舆情，而事情的起因就是当地果农在卖桃期间，为了给蜜桃降温而用水枪喷洒清水，结果被不明真相的人拍成视频在网络上扩散，造谣说临沂果农给蜜桃喷洒了防腐剂。“蒙阴桃”事件导致了当地蜜桃滞销，给众多果农带来了严重损失，同时也对社会造成了极其不利的影响。因此在农业信息化发展的进程中，必须对涉农网络舆情予以高度重视，摸清其发生发展规律，及时应对处置（张祚本，2013）。
1.1 研究背景
根据中国互联网络信息中心发布的统计报告显示，截至 2018 年 6 月，我国网民规模达到 8.02 亿，网络普及率达到 57.7%（中国互联网络发展状况统计报告，2018）。互联网的发展，让网络成为了社会舆情的最大聚集地。习近平总书记在党的十九大报告中指出，要加强互联网内容建设，建立网络综合治理体系。网络强国战略思想是习近平新时代中国特色社会主义思想的重要组成部分。随着近几年我国农业信息化技术的发展，农业网络舆情的正确引导对于农业产业的发展越来越重要。农业网络舆情信息比较复杂，有些内容具有片面性，有些内容又带有很强烈的主观色彩，更有些甚至会含有虚假的信息。2017 年临沂的“蒙阴桃”事件就是虚假信息在网络传播后形成的负面网络舆情，而事情的起因就是当地果农在卖桃期间，为了给蜜桃降温而用水枪喷洒清水，结果被不明真相的人拍成视频在网络上扩散，造谣说临沂果农给蜜桃喷洒了防腐剂。“蒙阴桃”事件导致了当地蜜桃滞销，给众多果农带来了严重损失，同时也对社会造成了极其不利的影响。因此在农业信息化发展的进程中，必须对涉农网络舆情予以高度重视，摸清其发生发展规律，及时应对处置（张祚本，2013）。
我国是世界上最大的大蒜种植国、消费国和出口国，大蒜产业在我国农业产业当中占据重要地位（马招弟等，2017）。但是在大蒜产业发展中，也曾因为没有重视舆情的引导而发生了“苍山蒜薹”事件，对整个大蒜产业、政府形象以及社会治安等方面都造成了严重损害。如今国家正在加快农业信息化建设，对于大蒜产业也是高度重视。在 2016 年，农业农村部印发了《农业农村大数据试点方案》，积极开展生猪、柑橘、花生、马铃薯及大蒜等 8 种重要农产品的大数据试点工作，探索建立分品种分产业的全产业链大数据（王钧等，2018）。在大蒜单品大数据的建设中，大蒜产业网络舆情是大蒜产业发展的“晴雨表”，能够间接地反映出大蒜产业的运行态势，因此本文对大蒜产业网络舆情的监测分析展开了研究。
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1.2 研究目的及意义
本文研究的主要目的是实现大蒜产业网络舆情的监测分析，帮助产业有需求的人员及时了解产业舆情动态，为政府积极引导大蒜产业网络舆情提供引导渠道。目前关于大蒜产业的研究，大多数集中在种植与市场方面，对于大蒜产业网络舆情方面的研究则较少。随着网络舆情对大蒜产业的发展影响日益加大，大蒜产业网络舆情的研究对大蒜产业的平稳健康发展有着重要意义。在大蒜单品大数据的建设过程中，往往更多的关注大蒜价格的变化，而本文从大蒜产业网络舆情的监测分析中为大蒜单品大数据提供网络舆情方面的服务，这对大蒜单品大数据的建设有着重要意义。本文利用基于词典的分析方法展开大蒜产业网络舆情分析研究，不仅构建了大蒜产业自定义词典以便于分词，更通过对大蒜产业网络舆情情感变化的影响因素分析建立了产业情感词典，为今后大蒜产业网络舆情分析奠定了一定的基础，具有重要的研究价值。
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1.2 研究目的及意义
本文研究的主要目的是实现大蒜产业网络舆情的监测分析，帮助产业有需求的人员及时了解产业舆情动态，为政府积极引导大蒜产业网络舆情提供引导渠道。目前关于大蒜产业的研究，大多数集中在种植与市场方面，对于大蒜产业网络舆情方面的研究则较少。随着网络舆情对大蒜产业的发展影响日益加大，大蒜产业网络舆情的研究对大蒜产业的平稳健康发展有着重要意义。在大蒜单品大数据的建设过程中，往往更多的关注大蒜价格的变化，而本文从大蒜产业网络舆情的监测分析中为大蒜单品大数据提供网络舆情方面的服务，这对大蒜单品大数据的建设有着重要意义。本文利用基于词典的分析方法展开大蒜产业网络舆情分析研究，不仅构建了大蒜产业自定义词典以便于分词，更通过对大蒜产业网络舆情情感变化的影响因素分析建立了产业情感词典，为今后大蒜产业网络舆情分析奠定了一定的基础，具有重要的研究价值。
国外对于舆情及网络舆情的相关理论研究相对较早。1762 年，法国学者卢梭在他的《社会契约论》一书中解释了舆论的概念，他认为舆论是“民众对社会性的或者公共事务方面的意见”，卢梭把舆论从个人思想转化为公众意见，将舆论的内涵变得更加深刻（张子牧，
2011）。1996 年国外学者开始了网络舆情引导方面的研究，其中，Brooks B.认为议程设置在网络舆情引导过程中起到非常关键的作用（Brooks B S, 1996）。随着互联网技术的发展，从 1997 年左右，关于网络舆情研究的文献开始陆续发表（唐存琛等，2018）。美国专栏作家 Dan Gillmor 在其专著里介绍了现今比较常用和流行的自媒体技术，尤其将博客对新闻业的发展所带来的影响进行了详尽分析（Dan Gillmor, 2004）。
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2 理论与技术
2.1 网络舆情理论
本小节主要从网络舆情的特点和构成要素、网络舆情的形成及传播三个层面对网络舆情理论进行阐述。通过对网络舆情理论的相关描述，达到为后续的网络舆情分析提供基础理论基础的目的。
2.1.1 网络舆情的特点及构成要素
(1）网络舆情的特点
2 理论与技术
2.1 网络舆情理论
本小节主要从网络舆情的特点和构成要素、网络舆情的形成及传播三个层面对网络舆情理论进行阐述。通过对网络舆情理论的相关描述，达到为后续的网络舆情分析提供基础理论基础的目的。
2.1.1 网络舆情的特点及构成要素
(1）网络舆情的特点
网络舆情是民众表达的观点、情感、态度在网络空间上的映射，是社会舆情的直接反映（喻国明，2017）。网络舆情因为互联网的开放以及虚拟，呈现以下特点：
1）网络舆情具有自由性与真实性。
互联网是对于广大网民来说是完全开放的，它拓展了人们日常交流的空间，给了人们发表自己的意见和讨论事件的便利。互联网上的每个人都是网络舆情的发布者，每个人都有发布网络信息的自由，通过一些主流的网站，网民可以随时发表意见，下情能够直接上达，民意的表达更加畅通。由于我国网络暂时还未全部实名制，很多人在网上发表的观点都是较为真实的，具有很高的参考价值。
1）网络舆情具有自由性与真实性。
互联网是对于广大网民来说是完全开放的，它拓展了人们日常交流的空间，给了人们发表自己的意见和讨论事件的便利。互联网上的每个人都是网络舆情的发布者，每个人都有发布网络信息的自由，通过一些主流的网站，网民可以随时发表意见，下情能够直接上达，民意的表达更加畅通。由于我国网络暂时还未全部实名制，很多人在网上发表的观点都是较为真实的，具有很高的参考价值。
2）网络舆情具有交互性与集中性。
在网络中，网民具有较强的参与意识。在对某一问题或事件发表意见或者评论的过程中，网民的积极性很高，经常形成互动场面。当观点出现分歧的时候，往往相互探讨、争论、碰撞，甚至出现激烈的意见交锋。这种网民之间的实时互动交流，能够将各种观点和意见迅速表达出来，讨论得越广泛越深入，能够得到更加集中的网络舆情，也越反映群体的价值。
3）网络舆情具有随意性与多元性。
网络上讨论的主题比较宽泛，任何一件事都有可能引起广泛的讨论。综合实际情况看，网络舆情的发布者遍布社会各个领域，所发布的网络舆情话题类别多种多样，所发布的平台也各有特性。发布者会在不同的平台发布不同的内容，也可以转载别人的内容，不会受到很大的制约，因此具有很强的随意性。
网络上讨论的主题比较宽泛，任何一件事都有可能引起广泛的讨论。综合实际情况看，网络舆情的发布者遍布社会各个领域，所发布的网络舆情话题类别多种多样，所发布的平台也各有特性。发布者会在不同的平台发布不同的内容，也可以转载别人的内容，不会受到很大的制约，因此具有很强的随意性。
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2.2 网络舆情采集方法
网络舆情信息都是以 Web 页面的形式存在于互联网之中的，网络舆情采集就是将这些网页信息搜集起来，而网络爬虫技术是目前网络舆情采集方法中最主流的一个。
2.2.1 网络爬虫原理
（1）HTTP 协议
协议指的是计算机通信网络中一台计算机与另一台计算机之间进行通信时所必须共同遵守的规定或者规则。超文本传输协议(HTTP)是常用的一种通信协议，它允许将超文本标记语言(HTML)文档从 Web 服务器传送到客户端的浏览器。HTTP 协议是由万维网协会（World Wide Web Consortium）和 Internet 工作小组 IETF（Intern Engineering Task Force）共同合作制定的规范，目前广泛使用的版本是 HTTP1.1 版本。当用户在浏览器中输某个网址时，按回车之后会在浏览器中看到相应的网页内容，这实际上就是一个 HTTP 请求过程。浏览器向网站所在的服务器发送一个请求，网站服务器接收到这个请求后进行处理并解析，然后返回对应的响应，接着传回给浏览器。响应里包含了页面的源代码等内容，浏览器再对其进行解析，最后将网页呈现出来。HTTP 请求过程如图 4 所示：
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2.2 网络舆情采集方法
网络舆情信息都是以 Web 页面的形式存在于互联网之中的，网络舆情采集就是将这些网页信息搜集起来，而网络爬虫技术是目前网络舆情采集方法中最主流的一个。
2.2.1 网络爬虫原理
（1）HTTP 协议
协议指的是计算机通信网络中一台计算机与另一台计算机之间进行通信时所必须共同遵守的规定或者规则。超文本传输协议(HTTP)是常用的一种通信协议，它允许将超文本标记语言(HTML)文档从 Web 服务器传送到客户端的浏览器。HTTP 协议是由万维网协会（World Wide Web Consortium）和 Internet 工作小组 IETF（Intern Engineering Task Force）共同合作制定的规范，目前广泛使用的版本是 HTTP1.1 版本。当用户在浏览器中输某个网址时，按回车之后会在浏览器中看到相应的网页内容，这实际上就是一个 HTTP 请求过程。浏览器向网站所在的服务器发送一个请求，网站服务器接收到这个请求后进行处理并解析，然后返回对应的响应，接着传回给浏览器。响应里包含了页面的源代码等内容，浏览器再对其进行解析，最后将网页呈现出来。HTTP 请求过程如图 4 所示：
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3.1 大蒜产业网络舆情主体分析 ..................................... 24
3.2 大蒜产业网络舆情信息源分析 .................................... 25
4 大蒜产业网络舆情分析方法 ...................................... 30
4.1 关键词提取算法 ................................. 30
4.2 大蒜产业网络舆情关键词提取 ........................ 33
5 大蒜产业网络舆情监测分析子系统的设计与实现......................... 40
5.1 系统需求分析 .................................... 40
5.1.1 系统用户分析 ........................................... 40
5.1.2 系统功能及性能需求分析 ............................. 41
5 大蒜产业网络舆情监测分析子系统的设计与实现
5.1 系统需求分析
大蒜产业链大数据平台是根据产业链理论，集成大数据技术实现大蒜产业信息透明化的大蒜产业大数据综合服务平台（陈维洁，2018）。本文研发的大蒜产业网络舆情监测分析系统作为平台的子系统，为整个大蒜产业链大数据平台提供网络舆情方面的服务。
5.1.1 系统用户分析
根据大蒜产业网络舆情主体的实际需求，系统的用户可划分为两类：普通用户和政府部门用户。
大蒜产业链大数据平台是根据产业链理论，集成大数据技术实现大蒜产业信息透明化的大蒜产业大数据综合服务平台（陈维洁，2018）。本文研发的大蒜产业网络舆情监测分析系统作为平台的子系统，为整个大蒜产业链大数据平台提供网络舆情方面的服务。
5.1.1 系统用户分析
根据大蒜产业网络舆情主体的实际需求，系统的用户可划分为两类：普通用户和政府部门用户。
（1）普通用户：普通用户可以是蒜农、蒜商、企业管理员这些身份的产业从业人员。该部分用户可以在系统上查看每日的舆情动态，了解当下产业的舆情热点，以便于对整个产业发展有更加清楚的认识。另外该部分用户可以向系统管理员发布消息，反映一些大蒜产业的虚假消息或者请求公布某些官方数据.#p#分页标题#e#
（2）政府部门用户：政府部门用户除了具有普通用户的需求外，还需具有舆情引导功能的需求。政府部门用户不仅能在系统上查看每日的舆情动态信息，还能查看普通用户所发布的信息，也可以根据产业网络舆情引导的需求发布政府的相关言论。..............................
6 总结与展望
6.1 总结
随着网络舆情对于大蒜产业的影响日益加大，根据大蒜单品大数据建设对于大蒜产业网络舆情监测分析方面的需求，本文从网络舆情采集、网络舆情分析以及监测分析系统研发三个方面展开了研究。在国内外研究的基础上，结合大蒜产业网络舆情的特性，得出以下结果：
（1）结合大蒜产业实际情况，大蒜产业网络舆情主体大致可分为蒜农、蒜商、企业、政府和消费者五个部分，每个主体所产生和关注的舆情各有特点，但是重点舆情为大蒜价格、大蒜种植面积以及政策方面的舆情。通过对大蒜产业网络舆情的信息来源进行分析，确定了大蒜产业网络舆情的主要聚集地为网站端的论坛、贴吧以及新闻，移动端的微信公众号和手机 APP。根据目前网络舆情采集方法的特点，利用 Scrapy 爬虫框架对网站端大蒜产业网络舆情进行采集，并实现数据自动上传至 MySQL 数据库。
（2）在对采集到的大蒜产业网络舆情进行关键词提取以及情感分析时，结合目前大蒜产业网络舆情分析的实际条件，在分析目前主流的关键词提取算法的基础上，利用 TextRank 算法进行大蒜产业网络舆情关键词提取。为了确保关键词提取的效果，根据大蒜产业的一些常用词汇，建立了大蒜产业自定义词典，提高了中文分词的准确性。为了分析大蒜产业网络舆情所表达的情感态度，分析影响大蒜产业网络舆情情感变化的主要因素，选取合适的大蒜产业情感词，并结合已有的基础情感词典，构建了大蒜产业网络舆情情感词典。最后利用情感词典文本匹配算法计算标题和正文的情感值得分，将大蒜产业网络舆情情感状态分为正面、负面以及中性。
（3）在大蒜产业网络舆情采集以及分析的基础上，本文研发了大蒜产业网络舆情监测分析子系统。结合大蒜产业的实际需求，确定了系统的用户以及功能模块，并进行了整体的框架设计。利用目前主流的前端 Vue 框架、SSM 框架以及 Ajax 数据交互技术，实现了用户管理、舆情监测、舆情分析、统计分析及互动交流等主要功能，能够为产业有需要的人员提供准确全面的大蒜产业网络舆情信息，并直观地反映其变化趋势。最后利用系统的采集分析功能，对 2018 年大蒜产业网络舆情进行整体分析，为山东省农业信息中心对于大蒜产业的指导提供有利参考。
参考文献（略）
