本文選題：網(wǎng)絡輿情 + 時間聚類　； 參考：《計算機科學》2017年S2期

【摘要】：網(wǎng)絡輿情的迅速發(fā)展使輿情發(fā)展成為研究熱點,它對輿情的預測預警具有重要意義。從文本聚類入手,針對輿情的演化分析過程,在時間序列上進行K-means聚類研究,得到聚類中心,又依此對聚類中的詞頻統(tǒng)計進行時序加權處理,使統(tǒng)計所得關鍵詞更具有代表性。通過對時間聚類法和時序加權統(tǒng)計法所得關鍵詞的分析,得到了輿情演化的趨勢。研究結果表明該方法降低了聚類的維數(shù),減少了噪聲,提高了聚類的準確度,增強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.
【作者單位】： 航天工程大學研究生管理大隊;航天工程大學信息裝備系;
【分類號】：TP391.1;TP393.092

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本文編號：1946278