基于差异度的网络事件群演化趋势建模方法研究

发布时间：2020-07-11 13:27

【摘要】：在当今信息时代的大背景下,人们获取信息的方式越来越多样化,随着网络技术的不断发展,互联网成为了人们获取信息的重要方式之一。网络事件传播具有快捷、互动和开放性,在事件发展周期里,民众的高度关注产生的舆论可以导致社会恐慌或对社会和谐构成负面影响,所以,近年来,党和国家对网络舆情的研究与监管也开始高度重视。当前的网络事件热度研究方法主要是采用文本处理的方法对新闻网站或社交论坛、贴吧上的信息进行归类,从而对单个事件进行热度分析。但是在如今的信息化时代下,事件与事件间的关联是普遍存在的,事件通过共同主体、主题或情绪等共性因素相互联系,可以认为具有相同或相似事件原型的多个事件可构成一个事件群,它们会因为相同或相似事件的发生而被强化和突出。因此,本文的目标是对网络热点事件群的热度演化进行研究,分析相关联事件间的演化趋势关系,找到事件群的演化趋势结果,当发生类似事件时我们可以通过事件群的演化趋势判断事件的演化趋势,从而为后续的舆情预测与预警提供理论和实践基础,通过分析事件群的演化也可以为人类行为动力学的研究者提供一些借鉴。根据已有的研究背景和相关技术,本文主要做了以下两部分工作:(1)本文第一部分首先在网络上爬取热点事件群新闻文本,经过信息预处理后用事件的语义指纹来表示单个事件,分别计算单个事件随时间的热度演化。然后将多个关联事件的演化图投影到同一时间轴空间中并根据提出的基于事件相似度的曲线差异度计算方法,不断更新矩阵中心,最小化目标函数以求找到差异度最小的事件群的演化曲线。最后将本文得出结果与算术平均和事件相似度加权平均得出的结果进行对比,发现本文得出的结果F值明显优于其他两个,证明本文提出的基于事件相似度的差异度计算方法是有效的,所以本文提出的方法得出的事件群演化曲线更能反映各个事件统一的发展特性。(2)本文第二部分结合了当前最新的web开发相关技术实现了网络事件群演化管理系统,分别介绍了信息采集、信息预处理、事件群分析、图表展示以及系统管理等模块的功能和实现。
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.09
【图文】：

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硕士学位论文逡逑ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑第一章绪论逡逑ｌ．ｉ研究背景及意义逡逑根据第４０次中国互联网络统计报告显示［１］。到２０１７年６月为止，我国网民逡逑规模持续攀升，半年内总计新增网民１９９２万人，互联网普及率将近５５％。我国手逡逑机网民规模更是惊人，与２０１６年底相比增加了邋２８３０万人。网民利用手机上网的逡逑比例超越９６％。具体数据如图１．１和图１．２所示：逡逑中阀网设规揆和乜联网终及率逦魏：万人逡逑．

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网页信息抽取技术的方法［４３］主要有：基于网页特征、基于本体、基于自然语言逡逑处理、基于隐马尔可夫模型等的信息提取方法。而在网络舆情研究中主要采用的逡逑是基于网页结构特征的抽取方式。逡逑分析一篇新闻报道的网页源代码，我们可以发现新闻网页中包含的信息都是有逡逑一定规律的。通过网络爬虫从网站上获取的网页一般为ＨＴＭＬ的格式，而我们需要逡逑的数据是文本正文，所以还需要利用信息提取技术获取时间、标题、正文等内容，逡逑且本文采用的是基于网页特征的信息抽取。通过分析网页源码发现，文本的标题信逡逑息段都包含在＜ＨＥＡＤ＞＜／ＨＥＡＤ＞标签中，其中标题在＜ＴＩＴＬＥ＞＜／ＴＩＴＬＥ＞＃签中；正逡逑文信息段都包含在＜ＢＯＤＹ＞＜／ＢＯＤＹ＞标签中，其中正文内容的每一段都在＜０＞＜中＞逡逑标签中。因此我们可以通过构造网页的Ｄ０Ｍ树＾模型，抽取新闻网页的标题、发逡逑布时间、正文内容等关键信息，网页的Ｄ０Ｍ树表示如图２．４所示：逡逑＆逡逑

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