本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的微博輿情快速自聚類方法研究　出處：《情報雜志》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 微博輿情 大數(shù)據(jù)技術(shù) 文本相似度 快速自聚類 特征詞

【摘要】：[目的/意義]針對海量的微博輿情信息及微博在網(wǎng)絡(luò)輿論場中的重要作用,如何快速、準(zhǔn)確地獲取微博輿情,是提升網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)時監(jiān)測及分析能力的關(guān)鍵課題之一。目前已能以較高的準(zhǔn)確度獲取微博輿情,但仍存在輿情獲取耗時長問題,為較有效地解決該問題,提出一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的微博輿情快速自聚類方法。[方法/過程]該方法首先利用大數(shù)據(jù)技術(shù)抓取和處理海量的微博輿情信息,而后根據(jù)構(gòu)建的微博文本相似度速算模型和文本自主聚類模型快速自主聚類微博輿情。文本相似度速算模型通過兩文本間同名的特征詞數(shù)與其特征詞數(shù)量較小值的比值來度量文本相似度;而文本自主聚類模型以一個主題為聚類起始,自主自適應(yīng)擴(kuò)展聚類主題,并將文本相似度大于設(shè)定閾值的文本直接聚為一類。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出的微博輿情快速自聚類方法能快速、準(zhǔn)確地獲取微博輿情,且具有較低的輿情誤報率和漏報率,可為網(wǎng)絡(luò)輿情實(shí)時監(jiān)測及分析能力的提升提供一定的方法支持。
【作者單位】： 湘南學(xué)院軟件與通信工程學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)分析的在線社會網(wǎng)絡(luò)輿情挖掘及風(fēng)險管控研究”(編號:15YJC870004) 湖南省哲學(xué)社會科學(xué)基金項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下社會輿情危機(jī)事件的識別及評價策略研究”(編號:13YBA302)
【分類號】：G206;TP311.13
【正文快照】： 引用格式陳雪剛.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的微博輿情快速自聚類方法研究[J].情報雜志,2017,36(5):113-117.0引言微博不僅具有社交網(wǎng)絡(luò)功能,更傾向于具有社會媒體功能。據(jù)《2015年互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告:2015年網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)輿情》[1]可知,微博平臺在網(wǎng)絡(luò)輿情聚合方面發(fā)揮了巨大的作用,已成為我

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