【摘 要】
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随着网络时代的到来,网络数据呈指数爆炸式增长,主题的模糊性越来越明显。同时多元非结构性的数据使得传统的聚类算法在网络舆情事件的发现越来越困难,不能满足高效,精准,及
【机 构】
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湖北工业大学经济与管理学院,武汉理工大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“微博环境下实时主动感知网络舆情事件的多核方法研究”(项目编号:71303075);中国博士后科学基金项目“基于核方法的网络非常规突发事件的智能识别与应用研究”(项目编号:2012M511697);湖北省自然科学基金项目“基于机器学习的网络舆情信息挖掘与应用研究”(项目编号:2011CDB080)的研究成果之一
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随着网络时代的到来,网络数据呈指数爆炸式增长,主题的模糊性越来越明显。同时多元非结构性的数据使得传统的聚类算法在网络舆情事件的发现越来越困难,不能满足高效,精准,及时、有效的感知需求。本文引入LDA聚类算法,基于主题生成模型,挖掘数据背后的语义关联,设计并且实现舆情事件的热点主动感知系统。通过数据实验表明,该系统能够快速、高效地发现事件主题,克服偏移词的干扰,从而实现网络舆情事件热点的主动感知。
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