【摘 要】
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互联网的快速发展,使得网络成为民众表达舆情民意的重要平台,随之产生的问题是政府如何及时掌握舆情动态、积极引导社会舆论,以维护社会的稳定与和谐。因此,网络舆情的研究具
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互联网的快速发展,使得网络成为民众表达舆情民意的重要平台,随之产生的问题是政府如何及时掌握舆情动态、积极引导社会舆论,以维护社会的稳定与和谐。因此,网络舆情的研究具有重要意义。论文针对互联网舆情信息挖掘技术进行研究,具体包括：(1)网页信息采集技术：论文分析了网络传输过程中的协议类型和网页结构,通过对获得的IP数据包进行过滤,实现对网页标题的截取。(2)中文分词技术：针对网页标题的结构特点,论文采用基于名词的分词方法,将分词结果表示成数字序列的形式,以提高处理速度,减少算法的内存开销。(3)数据流频繁项集挖掘技术：根据数据流无限性和流动性的特点,提出了一种在滑动窗口中挖掘频繁项集的算法FIM-SW。FIM-SW算法主要是采用垂直的数据库表示方法,使用二进制向量表示每个数据项,并利用Apriori性质产生频繁项集。实验结果表明,这种算法显著地提高了挖掘效率。结合以上的研究,实现了中文网页热门主题获取系统,包括获取网页主题模块、中文分词模块和统计频繁主题模块。实验表明,系统能够发现网络数据流中的热门主题。另外,在对系统进行测试的过程中,发现并分析了系统参数对系统性能的影响,为提高系统性能提供了依据。
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