【摘 要】
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为解决在海量数据中实时、精准挖掘网络舆情热点话题的问题,提出一种基于Hadoop的网络舆情数据分析模型。对于话题发现核心模块,给出一种WCGFMR网络舆情热点话题挖掘算法,采
【机 构】
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湖南警察学院,湖南大学信息科学与工程学院
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为解决在海量数据中实时、精准挖掘网络舆情热点话题的问题,提出一种基于Hadoop的网络舆情数据分析模型。对于话题发现核心模块,给出一种WCGFMR网络舆情热点话题挖掘算法,采用Map(映射)和Reduce(规约)规则进行舆情文本特征分组加权策略。实验结果表明,采用基于Hadoop架构的WCGFMR算法进行热点话题挖掘,热点话题的平均召回率达到85.32%,平均话题类纯度达到95.36%。随舆情数据集增大到2GB后,在Map数一定的条件下,多任务数Reduce执行时间相比少任务数Reduce大大缩短,数据中热点话题挖掘速度显著提高。
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