【摘要】：公共安全事件關(guān)系到國計民生,信息時代對公共安全事件的及時感知和處理分析正變得日益重要。海量的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含公共安全事件信息及非公共安全事件信息,這些信息混雜在一起存儲,對輿情分析時對某個公共安全事件信息的精準(zhǔn)查詢形成了巨大的挑戰(zhàn)。同時,事件是不斷發(fā)展演化的,如何充分挖掘事件信息的訪問局部性對事件信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)性存儲管理,對于事件的精準(zhǔn)實時的查詢分析,具有重要的意義。論文中設(shè)計實現(xiàn)了基于聚類和數(shù)據(jù)冷熱的公共安全事件高效存儲管理方法。一方面,使用局部模塊度優(yōu)化目前的社區(qū)劃分算法,對獲取到的網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)。根據(jù)數(shù)據(jù)集類型的不同,針對新聞網(wǎng)頁文本數(shù)據(jù),計算不同文本節(jié)點之間的語義距離,并采用優(yōu)化后的社區(qū)劃分完成事件聚類;針對微博文本數(shù)據(jù),利用信息熵構(gòu)建關(guān)鍵詞溯源圖,再對溯源圖社區(qū)劃分實現(xiàn)事件聚類,提高事件聚類準(zhǔn)確度,并減少時間開銷。另一方面,利用事件信息的訪問局部性原理,將聚類后的事件信息集中存儲,并利用固態(tài)硬盤相比機(jī)械硬盤的性能優(yōu)勢將事件信息根據(jù)冷熱進(jìn)行分離存儲,來進(jìn)一步提升對公共安全事件的查詢性能。實驗結(jié)果表明,論文提出的聚類算法在針對新聞網(wǎng)頁長文本和微博短文本的公共安全事件時,能取得聚類精確度94%的聚類效果。經(jīng)過事件聚類和冷熱存儲處理后的數(shù)據(jù),在后續(xù)的查詢時,對比原始數(shù)據(jù)的精確查詢,查詢時間至少減少了52%。證明了該研究方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D035;TP311.13

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