發(fā)布時(shí)間：2020-07-11 13:27

【摘要】：在當(dāng)今信息時(shí)代的大背景下,人們獲取信息的方式越來越多樣化,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)成為了人們獲取信息的重要方式之一。網(wǎng)絡(luò)事件傳播具有快捷、互動(dòng)和開放性,在事件發(fā)展周期里,民眾的高度關(guān)注產(chǎn)生的輿論可以導(dǎo)致社會(huì)恐慌或?qū)ι鐣?huì)和諧構(gòu)成負(fù)面影響,所以,近年來,黨和國家對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的研究與監(jiān)管也開始高度重視。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)事件熱度研究方法主要是采用文本處理的方法對(duì)新聞網(wǎng)站或社交論壇、貼吧上的信息進(jìn)行歸類,從而對(duì)單個(gè)事件進(jìn)行熱度分析。但是在如今的信息化時(shí)代下,事件與事件間的關(guān)聯(lián)是普遍存在的,事件通過共同主體、主題或情緒等共性因素相互聯(lián)系,可以認(rèn)為具有相同或相似事件原型的多個(gè)事件可構(gòu)成一個(gè)事件群,它們會(huì)因?yàn)橄嗤蛳嗨剖录陌l(fā)生而被強(qiáng)化和突出。因此,本文的目標(biāo)是對(duì)網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)事件群的熱度演化進(jìn)行研究,分析相關(guān)聯(lián)事件間的演化趨勢(shì)關(guān)系,找到事件群的演化趨勢(shì)結(jié)果,當(dāng)發(fā)生類似事件時(shí)我們可以通過事件群的演化趨勢(shì)判斷事件的演化趨勢(shì),從而為后續(xù)的輿情預(yù)測(cè)與預(yù)警提供理論和實(shí)踐基礎(chǔ),通過分析事件群的演化也可以為人類行為動(dòng)力學(xué)的研究者提供一些借鑒。根據(jù)已有的研究背景和相關(guān)技術(shù),本文主要做了以下兩部分工作:(1)本文第一部分首先在網(wǎng)絡(luò)上爬取熱點(diǎn)事件群新聞文本,經(jīng)過信息預(yù)處理后用事件的語義指紋來表示單個(gè)事件,分別計(jì)算單個(gè)事件隨時(shí)間的熱度演化。然后將多個(gè)關(guān)聯(lián)事件的演化圖投影到同一時(shí)間軸空間中并根據(jù)提出的基于事件相似度的曲線差異度計(jì)算方法,不斷更新矩陣中心,最小化目標(biāo)函數(shù)以求找到差異度最小的事件群的演化曲線。最后將本文得出結(jié)果與算術(shù)平均和事件相似度加權(quán)平均得出的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)本文得出的結(jié)果F值明顯優(yōu)于其他兩個(gè),證明本文提出的基于事件相似度的差異度計(jì)算方法是有效的,所以本文提出的方法得出的事件群演化曲線更能反映各個(gè)事件統(tǒng)一的發(fā)展特性。(2)本文第二部分結(jié)合了當(dāng)前最新的web開發(fā)相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)事件群演化管理系統(tǒng),分別介紹了信息采集、信息預(yù)處理、事件群分析、圖表展示以及系統(tǒng)管理等模塊的功能和實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.09
【圖文】：

碩士學(xué)位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑第一章緒論逡逑ｌ．ｉ研究背景及意義逡逑根據(jù)第４０次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示［１］。到２０１７年６月為止，我國網(wǎng)民逡逑規(guī)模持續(xù)攀升，半年內(nèi)總計(jì)新增網(wǎng)民１９９２萬人，互聯(lián)網(wǎng)普及率將近５５％。我國手逡逑機(jī)網(wǎng)民規(guī)模更是驚人，與２０１６年底相比增加了邋２８３０萬人。網(wǎng)民利用手機(jī)上網(wǎng)的逡逑比例超越９６％。具體數(shù)據(jù)如圖１．１和圖１．２所示：逡逑中閥網(wǎng)設(shè)規(guī)揆和乜聯(lián)網(wǎng)終及率邐魏：萬人逡逑．

碩士學(xué)位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑第一章緒論逡逑ｌ．ｉ研究背景及意義逡逑根據(jù)第４０次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示［１］。到２０１７年６月為止，我國網(wǎng)民逡逑規(guī)模持續(xù)攀升，半年內(nèi)總計(jì)新增網(wǎng)民１９９２萬人，互聯(lián)網(wǎng)普及率將近５５％。我國手逡逑機(jī)網(wǎng)民規(guī)模更是驚人，與２０１６年底相比增加了邋２８３０萬人。網(wǎng)民利用手機(jī)上網(wǎng)的逡逑比例超越９６％。具體數(shù)據(jù)如圖１．１和圖１．２所示：逡逑中閥網(wǎng)設(shè)規(guī)揆和乜聯(lián)網(wǎng)終及率邐魏：萬人逡逑．

網(wǎng)頁信息抽取技術(shù)的方法［４３］主要有：基于網(wǎng)頁特征、基于本體、基于自然語言逡逑處理、基于隱馬爾可夫模型等的信息提取方法。而在網(wǎng)絡(luò)輿情研究中主要采用的逡逑是基于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)特征的抽取方式。逡逑分析一篇新聞報(bào)道的網(wǎng)頁源代碼，我們可以發(fā)現(xiàn)新聞網(wǎng)頁中包含的信息都是有逡逑一定規(guī)律的。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲從網(wǎng)站上獲取的網(wǎng)頁一般為ＨＴＭＬ的格式，而我們需要逡逑的數(shù)據(jù)是文本正文，所以還需要利用信息提取技術(shù)獲取時(shí)間、標(biāo)題、正文等內(nèi)容，逡逑且本文采用的是基于網(wǎng)頁特征的信息抽取。通過分析網(wǎng)頁源碼發(fā)現(xiàn)，文本的標(biāo)題信逡逑息段都包含在＜ＨＥＡＤ＞＜／ＨＥＡＤ＞標(biāo)簽中，其中標(biāo)題在＜ＴＩＴＬＥ＞＜／ＴＩＴＬＥ＞＃簽中；正逡逑文信息段都包含在＜ＢＯＤＹ＞＜／ＢＯＤＹ＞標(biāo)簽中，其中正文內(nèi)容的每一段都在＜０＞＜中＞逡逑標(biāo)簽中。因此我們可以通過構(gòu)造網(wǎng)頁的Ｄ０Ｍ樹＾模型，抽取新聞網(wǎng)頁的標(biāo)題、發(fā)逡逑布時(shí)間、正文內(nèi)容等關(guān)鍵信息，網(wǎng)頁的Ｄ０Ｍ樹表示如圖２．４所示：逡逑＆逡逑

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本文編號(hào)：2750464