【摘 要】
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针对微博在信息更新频率、组织结构、用户关联等方面与一般社会化媒体的巨大差异,设计完成了微博数据监测分析平台,通过在微博中构建领域信息传感网络,用于数据挖掘和知识发
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京市智能化技术与系统工程技术研究中心,北京,100190;中国自动化学会,北京,100190
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针对微博在信息更新频率、组织结构、用户关联等方面与一般社会化媒体的巨大差异,设计完成了微博数据监测分析平台,通过在微博中构建领域信息传感网络,用于数据挖掘和知识发现.该平台基于ASKE设计思想,使用分布式架构,利用XML模板配置,结合聚焦爬虫、深度网、动态网采集等技术,实现微博站点信息网络的实时持续监测,同时在海量信息的基础上对敏感数据去噪后定制分析,结果可用于跟踪微博中热点话题的网络传播轨迹和高活跃度博主的社交网络关联发现,信息推荐,微博用户核心群体发现等.实验结果表明,本系统持续及时监测微博信息并较好反应了监测话题发展趋势.在实际案例中有效的搭建了社会传感网络,及时准确的提供了领域舆情报告供于决策.
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