【摘要】：公共安全事件關系到國計民生,信息時代對公共安全事件的及時感知和處理分析正變得日益重要。海量的社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中包含公共安全事件信息及非公共安全事件信息,這些信息混雜在一起存儲,對輿情分析時對某個公共安全事件信息的精準查詢形成了巨大的挑戰(zhàn)。同時,事件是不斷發(fā)展演化的,如何充分挖掘事件信息的訪問局部性對事件信息進行關聯(lián)性存儲管理,對于事件的精準實時的查詢分析,具有重要的意義。論文中設計實現(xiàn)了基于聚類和數(shù)據(jù)冷熱的公共安全事件高效存儲管理方法。一方面,使用局部模塊度優(yōu)化目前的社區(qū)劃分算法,對獲取到的網(wǎng)絡信息進行關聯(lián)。根據(jù)數(shù)據(jù)集類型的不同,針對新聞網(wǎng)頁文本數(shù)據(jù),計算不同文本節(jié)點之間的語義距離,并采用優(yōu)化后的社區(qū)劃分完成事件聚類;針對微博文本數(shù)據(jù),利用信息熵構建關鍵詞溯源圖,再對溯源圖社區(qū)劃分實現(xiàn)事件聚類,提高事件聚類準確度,并減少時間開銷。另一方面,利用事件信息的訪問局部性原理,將聚類后的事件信息集中存儲,并利用固態(tài)硬盤相比機械硬盤的性能優(yōu)勢將事件信息根據(jù)冷熱進行分離存儲,來進一步提升對公共安全事件的查詢性能。實驗結果表明,論文提出的聚類算法在針對新聞網(wǎng)頁長文本和微博短文本的公共安全事件時,能取得聚類精確度94%的聚類效果。經(jīng)過事件聚類和冷熱存儲處理后的數(shù)據(jù),在后續(xù)的查詢時,對比原始數(shù)據(jù)的精確查詢,查詢時間至少減少了52%。證明了該研究方法的有效性。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：D035;TP311.13

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