捕鱼算法优化核极限学习机的微博热点话题预测

微博热点话题预测对网络舆情控制与管理具有重要意义,针对微博网络热点话题的随机性、非线性以及核极限学习的隐层权值和隐层阈值优化难题,提出一种捕鱼算法优化在核极限学习的微博热点话题预测模型。首先将微博网络热点话题历史样本划分训练样本和测试样本集,然后采用在核极限学习对微博热点话题训练样本进行学习与建模,并采用捕鱼算法优化在线极限学习的隐层权值和隐层阈值,最后采用微博热点话题测试样本对其性能进行测试。实验结果表明,本文模型可以描述微博热点话题的发展趋势,提高了网络热点话题的预测精度,而且性能优于其它网络热点话题预测模型。     

基于数据挖掘技术的微博热点话题预测

微博热点话题受到多种因素的影响,具有强烈的非线性变化特点,为了获得理想的微博热点话题预测结果,提出基于数据挖掘技术的微博热点话题预测模型。首先对当前微博热点话题的研究现状进行分析,指出当前微博热点话题预测模型的局限性,然后采用数据挖掘技术,即支持向量机对微博热点话题进行建模与分析,最后采用仿真实验对微博热点话题的预测性能进行分析。结果表明,数据挖掘技术可以描述微博热点话题的变化特点,提高了微博热点话题的预测准确性。     

基于Hadoop的微博热点话题挖掘系统研究与设计

本文首先介绍了Web数据挖掘理论、Hadoop技术理论及国内外微博热点话题挖掘领域研究现状。在此基础上对传统微博热点话题挖掘方法进行综合及改进,旨在研究与设计基于Hadoop的微博热点话题挖掘系统。     

一种分布式中文微博热点话题的发现方法

针对微博数据文本内容短小、特征词稀疏以及规模庞大的特点,提出了一种基于MapReduce编程模型的发现微博热点话题的方法。该方法首先利用隐主题分析技术解决了微博内容短小、特征词稀疏的问题,然后利用CURE算法缓解了Kmeans算法对初始点敏感的问题,最后采用基于MapReduce编程模型Kmeans聚类算法,对海量微博短文本数据进行快速聚类。实验结果表明该方法可以有效提高微博热点话题发现的效率。     

基于微博的地震后舆情监控系统设计研究

基于微博的地震后舆情监控系统的构建,可以对地震舆情信息进行监控和管理,并对震后信息进行实时发布,并为抗震救灾工作提供重要的辅助决策支持。在满足微博功能设计的基本需求基础上,采用Web技术对地震后舆情监控系统进行设计,为系统的应用提供了重要的技术支持。本文对系统设计采用的相关技术进行了分析,在满足基于微博的地震后舆情监控系统功能应用基本需求的基础上,结合Web技术对地震舆情信息系统的结构和功能进行了设计和研究。     

基于社区发现的舆情热点挖掘研究

信息时代的快速发展,让社交网络平台成为人们交流工作、发表意见、联络感情的第二世界。为了准确地在大量网络舆情数据中发现热点并分析其热度,提出了基于社区发现的舆情热点挖掘研究,使用社区发现算法对舆情数据的热点挖掘工作进行研究,鉴于微博数据传播机制的特点,微博话题的热度值会受到转发量、评论数、点赞次数以及发表时间的影响,为此引入微博舆情数据关键词的热度影响因子来提高针对微博舆情数据热度计算的准确率。并在此基础上提出一种基于综合权重计算和热度影响因子的改进算法—CWHIF-TR。构建针对微博文本的热度分析模型,完成热点关键词热度分析实验和摘要句热度分析实验,为热度计算的相关研究提供思路。     

基于话题标签的微博舆情热点挖掘系统设计

为在微博舆情信息高速转发时段内实现对热点数据的精准挖掘，文中设计一种基于话题标签的微博舆情热点挖掘系统。首先确定框架体系连接形式，并根据热点信息定义结果建立话题标签模型。以此为基础，对热点信息散列表进行排重处理，完成对微博舆情热点数据的处理。最后，联合采集到的目标信息样本对论坛结构进行分割处理，完成挖掘系统设计。实验结果表明，在话题标签模型作用下，系统主机对于热点数据的挖掘准确率较高，可以在微博舆情信息高速转发时段内实现对热点数据的精准挖掘，满足实际应用需求；与基于机器阅读理解的挖掘系统、基于跨语言神经主题模型的挖掘系统相比，这种新型挖掘系统能够在微博舆情信息高速转发时段内，对热点数据进行精准挖掘，与设计初衷相符合。     

基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法

针对微博数据特征稀疏、内容碎片化的特点,提出一种基于有意义串聚类的热点话题发现方法。结合重复串计算、上下文邻接分析和语言规则过滤多种策略,提取能够表达独立完整语义的有意义串,并将微博数据建模在相对较小的有意义串空间,通过聚类产生候选话题,根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明,该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维,对于微博空间的热点话题发现有效可行。     

微博热点话题检测系统的设计与实现

本文描述了一个微博热点检测系统。管理者通过它可以快速了解正在发生的或是已发生的微博热点事件。系统采用调用微博API接口与改进爬虫程序相结合的方式获取网页数据;由于网络数据量巨大,为了提高效率,还采用了网页清理技术;重点介绍了话题活性模型的方法,系统可以根据时间坐标快速寻找热点话题,提高了热点话题发现的效率,大大降低了热点话题发现的时间复杂度。     

微博对高校网络舆情的控制与管理

随着信息技术及互联网应用的不断普及与发展,微博等新型媒体已经成为网络舆情的重要舆论场。微博作为一种新型的舆论传播平台,越来越成为高校网络舆情的主阵地。大学生作为微博的主力军,在这新兴媒体的使用中占据着不可忽视的地位。高校利用官方微博来控制和管理网络舆情已非常有必要。本研究通过高校网络舆情现状分析,探讨高校官方微博对舆情传播的影响,提出了基于高校官方微博的网络舆情管理策略,为高校建设与管理微博提供了一定参考。