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基于确定话题的网络舆情分析系统的设计与构建

发布时间:2021-08-10 07:56
  伴随互联网的飞速发展,网络为越来越多的民众表达自己的情绪和意见提供了广阔的平台,网络逐渐发展成为民意的聚集地。在这种现实背景下,负面的、消极的网络舆情可能会欺骗和误导广大民众,对社会的公共安全造成了越来越大的威胁,因此有必要对网络上的话题和言论进行有效地分析,及时捕捉舆情动态,对于维护社会稳定、构建和谐社会具有重要的现实意义。因此,对网络舆情分析技术的研究已成为一项十分紧迫的重要课题。本文重点研究并分析了网络舆情分析系统中的关键技术信息采集、信息预处理、热点发现与跟踪技术:1、信息采集与信息预处理指通过网络爬虫抓取指定范围的网页并通过网页净化、中文分词生成权值向量的过程。2、话题发现技术的任务是实现对某一事件的相关新闻报道聚合到同一个集合中,同时在新的新闻报道来时,发现新的事件,并形成话题。热点发现的本质是一个文本聚类过程,通过对目前现有的几种聚类方法的综合比较,最终,确定在本系统中采用Single-pass的聚类算法。3、话题跟踪技术能够帮助用户获得其感兴趣的话题新闻,并能及时追踪这些话题,因此,话题跟踪的任务就是系统根据少数样本确定一个话题,要求其在以后获取的信息中识别出与此话题相... 

【文章来源】:南京邮电大学江苏省

【文章页数】:76 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于确定话题的网络舆情分析系统的设计与构建


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流程图,管理员,主界面,表单


57图 5.10 管理员主界面每个系统都要有自己的管理系统,这个管理要符合系统的需求。在本系统中,根据需求分为 4 个方面的管理,分别是:单位管理、角色管理、日志管理和人事管理。这些系统本流程如下图 5.11 所示:图 5.11 管理系统流程图在图 5.11 中,前台的 action 就是 html 中的 form 表单,需要哪些功能就点击 form 表单前台 actionStruts.xml 控制后台程序处理

流程图,日志管理,角色管理,人事管理


京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第五章 基于确定话题的网络舆情分析系统的设计与实交,提交完成后,通过 web.xml 文件进入 struts.xml 文件,找到对应实现的类。类在执行后,再通过 struts.xml 返回到显示层。<li><a href="UnitAction" target="right1">单位管理</a></li><li><a href="role.jsp" target="right1">角色管理</a></li><li><a href="logAction" target="right1">日志管理</a></li><li><a href="PersonAction" target="right1">人事管理</a></li>以上是在 html 页面中提供的 href 表单,在这样的表单中,日志管理对应的 href 的gAction,点击日志管理按钮后,系统会找到对应的 struts.xml 文件。在 struts.xml 文件中,对应的 jsp 文件,通过 struts 提供的标签来显示后台执行过的信息。相应的日志管理的相询页面如下图 5.12 所示

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于Single-Pass的网络话题在线聚类方法研究[J]. 朱恒民,朱卫未.  现代图书情报技术. 2011(12)
[2]Lucene.net中文分词算法分析[J]. 周拴龙.  郑州大学学报(理学版). 2011(03)
[3]逆序解析DOM树及网页正文信息提取[J]. 张瑞雪,宋明秋,公衍磊.  计算机科学. 2011(04)
[4]基于正反向最大匹配分词系统的实现[J]. 陈明华,殷景华,舒昌,王明江.  信息技术. 2009(06)
[5]软件质量保障平台中基于RBAC的统一身份认证应用研究[J]. 严晓光,王小刚,陈卓宁,张金.  计算机工程与科学. 2009(03)
[6]基于条件随机场的中文分词方法[J]. 迟呈英,于长远,战学刚.  情报杂志. 2008(05)
[7]基于改进型最大匹配法的教学资源自然语义查询[J]. 曾立胜,刘志勤.  计算机工程与设计. 2008(06)
[8]基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法研究[J]. 秦玉平,王秀坤,艾青,刘卫江.  小型微型计算机系统. 2008(03)
[9]基于层次划分的最佳聚类数确定方法[J]. 陈黎飞,姜青山,王声瑞.  软件学报. 2008(01)
[10]以科技手段辅助网络舆情突发事件的监测分析——方正智思舆情辅助决策支持系统[J].   信息化建设. 2005(10)

硕士论文
[1]网络舆情分析关键技术研究与实现[D]. 吴娱.电子科技大学 2011
[2]网页抓取策略研究[D]. 翁岩青.哈尔滨工程大学 2010
[3]基于优化最大匹配的中文分词方法研究[D]. 刘春辉.燕山大学 2009
[4]基于贝叶斯的中文垃圾邮件过滤系统的设计与实现[D]. 黄志刚.电子科技大学 2007



本文编号:3333795

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