链接分析算法在网络舆情热点
基于PageRank算法的热点舆情挖掘
原理：PageRank算法原理
在舆情热点挖掘中引入 PageRank算法思想，构造舆情网络，单个节点的重要性来 自于该网络中其 他成员节点重要性的线性组合，从而建构一个线性方程组， 舆情网络 中各节点的重要性即该线性方程组最大特征值所对应的特征矢量。
以下算法可以用来描述舆情络 的热点挖掘过程 ：
(1)取 n个直接或间接链接关系的页面构建舆情网络，每个页面为该网络的节点 ；
(2)建立该舆情网络的邻接矩阵A，其中aij=1表示节点 i与节点j之间存在直接连接；aij=0表示节点i与节点j之间不存在直接连接 ； λ 表示矩阵A的主特征值，主特征值 λ 的特征向量用 e表示 ， 即e= (e1，e2，⋯，en )；
(3)定义 Xλ =AX ， 有 ：
使用公式( 3) 计算舆情网络节点的特征向量值， 降序后输出， 得到舆情热点。
应用实例：
以上图所示的简单舆情网络中标注的A、 B、 c、 D这4个节点为例，使用PageRank方法， 通过计算 4个节点的特征 向量挖掘舆论热点。节点 A处于该舆情网络中心位置，通过 计算得知其特征向量值为1.2，说明了 A节点的核心地位；网络节点 B的特征向量值为1.14，位居其 次；网络节点 C的特征向量值为1.01；网络节点 D的特征向量值为 0.71， 其重要性即热度相对最低。
基于Hits算法的热点舆情挖掘
原理：Hits算法原理
在舆情热点挖掘中引入Hits算法基本思想，将网页内容核心度映射为舆情网络中节点核心度，用c表示；对网页内容核心的附属关系则映射为舆情网络中节点的趋近核心度，用n表示．以下算法可以用来描述舆情网络的热点挖掘过程：
(1)用页面和链接关系建立舆情网络，构造算法的初始集合s，s中的元素为舆情网络的任意个节点p，节点数m=200；
(2)构造舆情链接关系集合T：s∪(与m链接的节点集)∪(引用m的内节点集)；
(3)计算s中所有舆情节点P的核心度值Pc和趋近核心度值Pn，分别用式(1)和(2)表示
其中：各舆情节点的核心度值c和趋近核心度值n均初始化为1；
(4)对步骤3进行迭代，直至Pc与Pn趋于稳定；
(5)将计算所得舆情节点的核心度值Pc进行降序排列后输出，得到舆情热点．
参考：《网络舆情热点挖掘算法研究与实现》黄敏
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