基于时空大数据挖掘的网络舆情研判方法研究

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针对在互联网的迅速发展过程中需要对网络舆情进行实时、准确研判的问题,使用数据挖掘技术建立了一套舆情实时监控系统。为了实时获取互联网信息,系统使用爬虫技术构建网络信息实时获取平台,并通过标准化的处理流程生成舆情数据库。为了实时监控大流量的互联网数据,文中借助K-means与SVM技术对不同种类的舆情数据进行分类,并通过实验确定两种识别分类的最佳构建方式。通过实验结果可以证明,搭载SVM分类器的网络舆情研判系统,对于多种类型舆情数据的识别准确率可达90%以上,可有效判断学生的网络舆情导向,并有针对性的展开相关
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