本文選題：輿情　切入點：事件線索化　出處：《情報雜志》2017年07期

【摘要】：[目的/意義]將事件按照內(nèi)在關(guān)聯(lián)組織成有序結(jié)構(gòu)的過程稱為事件線索化,事件線索化能夠展現(xiàn)事件間的因果聯(lián)系與演化過程,有助于理解輿情事件的起因與背景,預(yù)測事件的后續(xù)發(fā)展,為輿情事件的處理提供依據(jù)�，F(xiàn)有事件線索化方法主要依據(jù)事件要素的共現(xiàn)特性,然而部分存在關(guān)聯(lián)的事件之間共現(xiàn)特性并不明顯,導(dǎo)致現(xiàn)有方法存在局限性。[方法/過程]利用百度百科中的條目及其中的關(guān)鍵詞來擴充事件要素,建立了由關(guān)鍵詞與超鏈接構(gòu)成的要素圖模型,并提出了基于該模型的輿情事件線索化方法。所提方法通過要素圖差異性計算與密度聚類兩個階段將事件集劃分為由相互關(guān)聯(lián)事件組成的簇,從而實現(xiàn)事件線索化。[結(jié)果/結(jié)論]在輿情事件數(shù)據(jù)集上的實驗表明,所提方法在共現(xiàn)特性不明顯情況下能有效地實現(xiàn)事件線索化。
[Abstract]:[Objective] the significance / event according to the internal connection process organized into ordered structures called event clues, clues of events can show the causal relationship and evolution between the events, to help understand the cause and background of public opinion of the event, the subsequent development of predicted events, provide the basis for treatment and the co-occurrence of parts. The main characteristics of event based elements of existing event clues method, however some association between event co-occurrence characteristics is not obvious, resulting in limitations. Method / process using Baidu encyclopedia entries and the key word method to expand the existing event elements, established elements of graph model composed of keywords and links, and put forward the model of public opinion event clue method based on the proposed method by factor graph difference calculation and density clustering will be two stages of the event set is divided into interrelated. Part of clusters, so as to realize the clues. Results showed that the experimental event / Conclusion] in the event of public opinion on the data set, the proposed method can effectively realize the clues in the event of co-occurrence characteristics is not obvious under the circumstances.

【作者單位】： 西安交通大學(xué)城市學(xué)院;西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;西安交通大學(xué)圖書館;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“新聞事件的線索化方法研究”(編號:15YJCZH057) 陜西省社會科學(xué)基金項目“開放環(huán)境下知識的刻面組織方法研究”(編號:2016N005) 西安交通大學(xué)城市學(xué)院校級科研項目“大規(guī)模在線學(xué)習(xí)中的隱性知識挖掘方法研究”(編號:2016KZ01)
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 何緋娟;楊寬;繆相林;高建忠;;基于要素圖的輿情事件線索化方法研究[J];情報雜志;2017年07期

4 宋朋;陸丹s，

本文編號：1666493