基于频繁模式挖掘的网络舆情热点发现技术研究

• 作者: 孙春奇 李斌 王猛
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 网络舆情 舆情热点发现 频繁模式挖掘 窗口裁剪
• 年，卷（期）: 2010,（36）
• 页码范围: 35-37
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.36.013

摘要

舆情热点发现是网络舆情系统的基本问题.通过分析传统舆情热点发现技术实时性和精准性差、算法复杂度高等问题,本文提出了基于频繁模式挖掘的网络舆情热点发现技术.基于网络数据流分布符合细尾特征,设计了一种高效的数据流频繁模式挖掘算法ILC,该算法使用差量窗口裁剪策略将每个数据项的处理时间降到了常数级别.对使用ILC算法的网络舆情热点发现技术进行实验,实验结果表明,该技术能够在高速的网络流量中实时精准地识别出舆情热点话题,正确率在90%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	哈尔滨工业大学网络与信息安全研究中心	62	644	14.0	23.0
2	孙春奇	哈尔滨工业大学网络与信息安全研究中心	5	23	3.0	4.0
3	王猛	哈尔滨工业大学网络与信息安全研究中心	31	181	7.0	12.0