【摘 要】
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【目的/意义】随着互联网在社会中的影响力逐渐增大，面对网络群体性事件对社会生活的冲击，需把握网络群体性事件的演化规律，确定事件类别，提炼事件特征，基于不同类别的网络群体性事件，提出有针对性的应对措施。【方法/过程】通过LDA主题模型与K-means算法相结合，利用LDA模型实现文本潜在语义的识别，最终运用SVM算法进行网络群体性事件聚类分析，得到五类网络群体性事件。【结果/结论】构建的网络群体性事
【基金项目】
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全国统计科学研究重点项目“基于舆情大数据的社会稳定风险建模与预警研究”（2019LZ07）； 国家民委民族研究项目“新媒体时代涉民族因素网络舆情风险建模与治理研究”（2020-GMD-023）； 河北省社会科学发展研究课题“重大突发事件网络舆论新生风险治理机制研究”（20200403102）；
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【目的/意义】随着互联网在社会中的影响力逐渐增大，面对网络群体性事件对社会生活的冲击，需把握网络群体性事件的演化规律，确定事件类别，提炼事件特征，基于不同类别的网络群体性事件，提出有针对性的应对措施。【方法/过程】通过LDA主题模型与K-means算法相结合，利用LDA模型实现文本潜在语义的识别，最终运用SVM算法进行网络群体性事件聚类分析，得到五类网络群体性事件。【结果/结论】构建的网络群体性事件动态识别模型，通过大量的文本训练，在事件聚类数为5时具有良好的解释性，完成了网络群体性事件的客观分类，分别为：经济型、社会型、文化型、民族型和环境型，为政府分类应对策略提供依据。【创新/局限】利用LDA主题模型和Kmeans算法，减少了模型的迭代次数，确定最佳主题数，提高了网络群体性事件识别结果的准确性，但是运用慧科新闻数据库搜集到的文本数据范围有限，且分类结果反应的事件特征具有一定局限性，后续研究可进一步扩大动态文本数据库，对分类算法进行改进和深化。
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