基于K-means聚类的网络舆情监控系统

• 作者: 张玉珠
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 热点发现 文本聚类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 57-59
• 分类号: TP311.52
• 字数: 2047字
• 语种: 中文

摘要

描述了一个网络舆情监控系统的设计与实现方法.系统由舆情信息采集及预处理、舆情分析和舆情服务组成,通过网络爬虫对网页内容进行提取,运用 DOM 树获得文本信息,并进行网页的去重,运用ICTCLAS进行分词,提取特征词并构建VSM向量空间模型,通过k-means聚类算法获得热点话题,并利用HowNet进行文本情感倾向性分析.提高了网络舆情监控与分析的准确性、即时性,为正确地引导舆论提供了分析依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉珠	贵州大学计算机科学与信息学院	1	7	1.0	1.0