文 献 综 述 一、选题背景与意义 根据中国互联网络信息中心最新的统计报告（2017），截至2017年6月，中国网民规模达到7.51亿，占全球网民总数的五分之一，其中手机网民的比例为96.3%。

互联网普及率为54.3%，超过全球平均水平4.6个百分点[1]。

随着互联网的普及，我国已经成为拥有庞大网民规模的信息化国家，互联网成公众获取新闻信息、表达观点的最重要的舆论平台。

新闻业也在互联网时代的影响下产生了巨大的变革，各大新闻媒体纷纷通过互联网这一广阔的平台报道各类新闻，公众通过各种APP阅读每日新闻也早已成为一种常态化的现象。

网络新闻往往伴随着网络舆论，而庞大的网络舆论也会使新闻更加为人所知，甚至引起政府有关部门的重视。

种类繁多的新闻所造成的后果是逐渐在网络上形成一种大数据环境。

这是一类具有规模大、多样性、速度快、难辨识等特征的大数据，会将人们带入信息过载的困境，而人工关注能力的有限性和网络舆情数据的无限性，又加剧了人们对网络新闻认识的”盲人摸象”效应[2]。

而类似于食品安全、质量安全的新闻报道，其周期往往会从几个月到几年不等。

如何从如此漫长的周期中，挖掘出相关的新闻报道数据，并从中分析、追踪、预测出事件发展的过程，这是难以依靠人工力量解决的问题。

而与大数据相伴而生的数据挖掘技术，具有关联分析、分类与回归、聚类分析、离群点分析等功能[2]。