基于Vague集的网络舆情研究

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互联网的迅速发展使其成为新兴的“第四媒体”。网络逐渐成为舆情产生和传播的重要平台。人们对网络舆情,特别是Web内容安全也越发关注,用技术手段提高对网络舆情的掌控水平,不仅对促进网络健康发展,而且对辅助决策、处理突发事件都会收到良好的效果。本文的目的在于寻找、研究更适合中文网络舆情掌控的技术手段,为决策者和网络管理部门提供更高效的技术支持。本文主要研究了中文文本分类和聚类,以及话题检测这两项任务。论文介绍了舆情分析的相关理论和主要技术以及当前国内外现状,在此基础上,提出将Vague集应用到中文文本分类和聚类的策略,从而更好地达到话题检测和掌握网络舆情的目的。论文提出并实现了基于需求模型—-Vague特征项生成的算法。论文构建了一个网络舆情分析和话题检测跟踪系统原型。通过一个中等规模的Web新闻语料集上的实验,验证了本文所提出的模型的有效性。
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