2 网络舆情系统比较及军事网络舆情系统特点
2.1 国内舆情系统的主要功能与应用
网络舆情系统中的关键技术，一方面与信息分析的具体功能和解决方案密切相关；另一方面又随网络舆情内容、范围和传播应用不断推陈出新。这些技术包括各种信息采集、特征抽取、数据挖掘、文本分析、自动分类、自动聚类、自动摘要、智能检索等技术。当前的新形态信息交互模式有网络新闻、论坛、博客、维基等，其信息采集技术从早期的静态页面信息获取发展到动态数据库数据获取，从传统的网络蜘蛛发展到可自主调整的高效搜索，从字符串匹配的检索实现发展到知识环境下的智能检索；相应的信息运用多元统计等方法进行分析，其基础聚类分析方法有概念语义空间与相似度、基于支持向量机与无监督聚类相结合的网页分类等；技术上采用决策树、神经网络、朴素贝叶斯、组合分类器、遗传算法、粗糙集、最近邻技术等多种分类方法。
国内一些较典型的网络舆情系统概述分析如下：
·谷尼国际Goonie互联网舆情监控系统。该系统通过对互联网海量信息自动获取、自动聚类、主题检测和专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪，形成简报、分析报告等结果。运用内容抽取识别、相似性去重等技术获取网络中的热点和敏感话题，根据统计等策略分析不同时间内的主题关注程度和预测发展趋势。该系统在国内的用户有待进一步增加。
·中科点击军犬网络舆情监控系统。它使用强大的采集软件对数千网站进行监控，自动获取舆情信息的热度，并生成报表；同时可获取热点主题的浏览量、回复数，并跟踪发帖人，对舆情信息进行管理、标注和分类，并根据重要性对舆情信息进一步筛选和过滤。其采集性能比较好，但分析处理功能有待进一步提高。
·北京拓尔思TRS网络舆情监控系统。该系统采用多种技术，实现对舆情信息的精准和全面采集，同时综合运用大规模文本智能挖掘技术，实现对海量舆情信息的准确、高效分析和管理。其舆情功能从用户角度来看较为全面。
·北大方正智思网络舆情监控分析系统。该系统整合互联网搜索及信息智能处理等技术，通过对网络信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦等方法，实现网络舆情监控和新闻专题追踪等功能。其开发比较早，应用也较多，但相关的更新功能相对较少。
2.2 军事网络舆情系统的特点和相关研究
相比较当前市场上通用的网络舆情分析系统，军事网络舆情系统MNPOS对军事类突发事件的网络舆情相关研究更为关注，快速的专题聚焦、敏点发现追踪和倾向分析规则都具有新的特点。而目前的网络舆情分析还没有一个完整的解决模型，研究主要是获取网络舆情话题的一般信息和主题信息，注重获取舆情话题的主题内容，例如作者、发表时间、话题类型等，缺乏对话题评论焦点、情感倾向、事件关系等深层舆情信息的发现，忽视从事军事的群体对话题的情感、事件关系及变化趋势的分析。
传统研究方法没有对大规模军事网络数据进行分析，使得网络舆情系统无法适应网络环境下海量军事数据的特点；只利用简单的统计方法给出话题变化趋势直接作为预警信息，缺少基于知识的推理。在军事领域，网络舆情系统不提供完整的军事类突发事件网络舆情传播理论，大都以管理者需求为牵引而采用具体针对性的技术进行解决，造成技术整体上不具有连续性和系统性，很难形成一套完整的军事网络舆情解决方案，势必影响到军事网络舆情应对策略和方法的实用性、先进性和可靠性。因此，无论是社会科学领域还是工程技术领域，对军事网络舆情的基础理论研究都处于起步阶段，大多数研究成果属于方法上的研究范畴，军事网络舆情的监测与预警工作不够全面和系统化，军事网络舆情的应对策略还不够科学和规范。
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