摘要：当前，网络舆情信息的数据量大，涉及范围广，传播速度快。对于高校而言，学生的网络舆情信息是非常重要的，可以根据这些信息进行情感分析，判断学生的情绪，能针对地了解学生心理活动，方便学生管理。本文设计的舆情信息监测系统是基于KNN与CNN算法的情感分析，能够利用采集到的训练样本对新的数据测试样本进行判断，实现自动分类。
　　关键词：网络舆情 情感分析 knn
　　网络舆情在当前是一个热门话题，随着网络的不断被普及和使用，信息化技术已经深入人心，而信息的传播也越来越方便，越来越快速，网络中也无时不刻不在议论着某些话题，而对于一些敏感话题则需要加以监测与控制，人们也喜欢通过网络不记名的方式去宣泄一些不良的东西或者一些负面的素材，再加以装饰用于吸引众人眼球和博取流量，从而误导大众的价值取向[1]。网络舆情信息监测系统能够更早地知道负面素材，能够加以干扰，使得价值观不正确的事件不容易被发酵，能够更好地维护集体的团结。它作为社会科学和自然科学的结合体，不管是计算机学科还是社科学科都将其作为重要问题来研究。
　　网络上的话题有好的也有不好的，假如不加以控制将会发生严重的影响，它的传播范围很广也很快，并且是洗脑的方式进行传播，它也是社会的一个缩影，网络社交甚至在年轻人中间比现实社交占据的地位还要大。最近有一个网红骗子马保国的行为就很早被人民日报进行了报道，对这些舆情进行了监控并正确引导，阻止了该事件的继续发酵，该网红大肆宣传他的假功夫，抹黑中国传统武术，并在网络上引起了轰动，大家争相效仿。对于这个事件人民日报对其进行了批判，把正确的舆情传播出去，终止了该事件的繼续发酵，不然它又将影响很多青少年的正确判断。玉林师院作为一所师范类本科院校，其培养的学生大部分都是要到基层去任教的，教师的价值取向不正确则会直接影响他们教育出来的学生，校园内也会出现一些负面的舆论，甚至在校园里面很多网络冷暴力事件都会出现，有些学生受不了网络暴力甚至出现过轻生的。
　　舆情监测系统最重要的就是他的情感分析[2]，系统可以根据情感分析把大学生的情绪进行分类，获得正面和负面情绪。本系统首先通过网络爬虫对数据进行采集，这里的数据都是带有玉林师范学院的或者发文人资料中有玉林师范学院的，然后把采集到的数据提取特征，对特征进行向量化，最后用KNN和CNN算法对数据进行情感分类和情感分析，获得这些情感分析后则可以根据此结果对大学生进行正确引导，防止出现突发事件。
　　以下图1图2为该系统的登录及后台界面：
　　该系统可以直观地看到收集的舆情数量和当日增加的舆情数量，还有负面舆情和正面舆情，包含玉林师范学院的舆情文本等。
　　搭建好这个平台后，将主要用于对玉林师范学院大学生的网络舆情信息进行采集，能够更好地对大学生的心理健康进行了解，把有心理问题的大学生给找出来，防范于未然，能够更好地为玉师学生管理提供力所能及的帮助。
　　参考文献
　　[1]应毅， 刘定一， 任凯，等. 基于大数据技术的舆情分析与决策支持系统架构研究[J]. 图书情报导刊， 2017.
　　[2]方茜. 网络舆情系统关键技术研究综述[J]. 现代计算机（专业版）， 2019.
　　作者简介：董积有，讲师，在读硕士，研究方向为计算机网络。