面向网络舆情数据的异常行为识别

发布时间：2017-10-14 09:18

  本文关键词：面向网络舆情数据的异常行为识别

  更多相关文章： 网络舆情 事件抽取 异常行为识别 共现网 数据挖掘

【摘要】：社交网络的日益普及和移动设备快捷的网络接入,使得网络舆情的传播十分迅捷,民众对热点话题的关注度和参与度得到很大的提升.网络舆情具有自由性、交互性、多元性、偏差性、突发性等特点,能够左右民众的情感和判断,能推动和改变事件的发展和走向,容易被反对分子利用,已经成为影响社会稳定的重要因素.因此,及时检测、控制并引导舆情的发展具有十分重要的意义.研究关注网络中传播的蕴含有"破坏"、"危险"、"损失"等涉及公共安全或涉及司法公正的行为.根据课题的需要,定义4种关注的异常行为类型:攻击行为、受伤行为、死亡行为、拘捕行为.从数据挖掘和信息抽取的角度研究识别异常行为的方法,首先通过分类器和触发词从海量的数据中过滤出包含异常行为的句子,然后抽取异常行为句中包含的命名实体,最后利用抽取的实体构建异常行为共现网络,为分析人员提供可视化的网络舆情分析方法.
【作者单位】： 陕西省天地网技术重点实验室(西安交通大学);西安交通大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 网络舆情 事件抽取 异常行为识别 共现网 数据挖掘
【基金】：国家自然科学基金项目(91118005,91218301,91418205) 国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011003)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近年来,我国网民规模一直呈现十分迅速的增长趋势,在全球互联网中占据越来越重要的位置.随之而来的是网络数据的急速增加,互联网已经成为我国最大的社交平台和信息集散地.据中国互联网信息中心(China Internet Network InformationCenter,CNNIC)于2015年1月发布的第35次中国互

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本文编号：1030243