【摘要】：在當下復雜的網絡環(huán)境中,隨著網絡渠道的多樣化及網民覆蓋面的擴大化,由人為主觀產生的輿情信息量也愈加龐大,因此研究現代網絡輿情的分析與判斷模型是基于數據價值的方向之一,輿情挖掘可以用于社會公共安全、電子商務等諸多領域,具有實際的研究價值。課題主要研究的內容包括四個方面:首先,深入研究了數據挖掘相關技術,以此為理論基礎,對相關概念進行分析和研究,著重對數據挖掘相關技術的應用進行闡述;深入研究數據挖掘算法、對常用框架Mahout以及Hadoop框架進行探討。然后,對其重要組成部分以及研究過程中涉及的其他方法和理論進行研究。其次,介紹了用于分析輿情數據的輿情分析模型的設計,并結合聚類分析算法,形成了一種新型的串并分析模型。將Mahout中的聚類算法與Hadoop相結合,并對行的算法模型進行改進與優(yōu)化。最后,基于推薦思想,設計與實現了公眾輿論推薦模型,并且將該模型與熱門輿論模型進行結合,從而得到了輿論推薦模型的框架。通過實驗,驗證和總結了熱點輿情推薦體系,通過分析輸入和推送熱點輿情列表對結果進行測試和優(yōu)化。使設計更加合理,滿足設計需求。
【圖文】：

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【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP311.13;TP393.09

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