【摘 要】
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随着社交网络的大规模发展,传统的基于文本分析的热点话题发现技术面临严峻的挑战。构建了针对社交媒体的舆情热点发现分层架构模型,详细介绍了模型中的关键技术,并将时间因
【机 构】
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三江学院计算机科学与工程学院,南京大学金陵学院
【基金项目】
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江苏高校哲学社会科学研究基金项目“大数据环境下社交网络的舆情热点发现研究”(项目编号:2018SJA0506);江苏高校哲学社会科学研究基金项目“大数据背景下社交网络舆情的生命周期研究”(项目编号:2018SJA2069);江苏省高等学校自然科学研究面上项目“基于计算智能的大数据舆情预测研究”(项目编号:18KJB520042);江苏高校“青蓝工程”资助(项目编号:苏教师[2018]12号)
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随着社交网络的大规模发展,传统的基于文本分析的热点话题发现技术面临严峻的挑战。构建了针对社交媒体的舆情热点发现分层架构模型,详细介绍了模型中的关键技术,并将时间因素和链接分析技术引入舆情热点发现算法,阐述了新算法的主要思想和大致流程。在舆情热点发现中引入网络化方法,开拓了舆情分析的新思路。
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