【摘 要】
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[目的/意义]为提升主流融媒体意识形态建设和舆论引导能力,解决大数据时代背景下主流融媒体多模态信息资源管理的困境,构建高效的热点发现机制.[方法/过程]笔者着眼于主流融媒体热点发现需求构建需求体系,然后利用Scrapy-Redis框架、HBase数据库和MapReduce实现了数据的精准采集、有序存储和高效处理,再基于多模态信息融合的理念,借助NLP技术对信息资源的特征进行提取,最后利用LDA2vec模型和Single-Pass算法实现了信息归集和热点的发现与更新.[结果/结论]仿真实验结果表明,本研究所
【机 构】
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东北电力大学经济管理学院,吉林 吉林 132000
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[目的/意义]为提升主流融媒体意识形态建设和舆论引导能力,解决大数据时代背景下主流融媒体多模态信息资源管理的困境,构建高效的热点发现机制.[方法/过程]笔者着眼于主流融媒体热点发现需求构建需求体系,然后利用Scrapy-Redis框架、HBase数据库和MapReduce实现了数据的精准采集、有序存储和高效处理,再基于多模态信息融合的理念,借助NLP技术对信息资源的特征进行提取,最后利用LDA2vec模型和Single-Pass算法实现了信息归集和热点的发现与更新.[结果/结论]仿真实验结果表明,本研究所使用的方法,能够较好地实现多模态信息的归集和热点的提取,效果较同类模型有明显提升.[创新/局限]但是在运用NLP技术处理多模态信息时各处理环节的衔接尚不够流畅,后续仍需进行改进提升.
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