引入时间机制的网络舆情演化分析方法研究

发布时间：2018-05-28 10:02

  本文选题：网络舆情 + 时间聚类　； 参考：《计算机科学》2017年S2期

【摘要】：网络舆情的迅速发展使舆情发展成为研究热点,它对舆情的预测预警具有重要意义。从文本聚类入手,针对舆情的演化分析过程,在时间序列上进行K-means聚类研究,得到聚类中心,又依此对聚类中的词频统计进行时序加权处理,使统计所得关键词更具有代表性。通过对时间聚类法和时序加权统计法所得关键词的分析,得到了舆情演化的趋势。研究结果表明该方法降低了聚类的维数,减少了噪声,提高了聚类的准确度,增强了演化分析的可信度。
[Abstract]:With the rapid development of network public opinion, public opinion has become a research hotspot, which is of great significance to the prediction and early warning of public opinion. Based on the analysis of the evolution of public opinion, K-means clustering is carried out on the time series, and the clustering center is obtained. According to this, the frequency statistics in the clustering are weighted by time series, so that the keywords obtained from the statistics are more representative. The evolution trend of public opinion is obtained by analyzing the keywords obtained by time clustering and time series weighted statistics. The results show that this method can reduce the dimension of clustering, reduce noise, improve the accuracy of clustering and enhance the reliability of evolution analysis.
【作者单位】： 航天工程大学研究生管理大队;航天工程大学信息装备系;
【分类号】：TP391.1;TP393.092

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本文编号：1946278