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摘要:
随着互联网的快速发展,近年来网络舆情热点事件频发,一些不良热点事件严重影响了网络社会治安,因而迫切要求网络监管者提高网络管理水平,然而传统的人工监控方式无法准确有效地发现潜在的危害事件并采取相关预警措施.因此,本文从传播媒体级别、地域空间分布、帖子数量、爆料者影响力、意见倾向状况、信息文本长度、事件内容这七个方面建立相应的指标项以及对应的预警分数,基于此预警指标体系,本文以spark on yarn为基础构建分布式预警框架,对海量的网络舆情数据进行深度分析挖掘,最后,本文以"六安教师讨薪"为例子进行说明,来分析预警效果.
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文献信息
篇名 基于SPARK ON YARN的网络舆情预警技术
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 指标体系 预警 分布式 网络舆情 SPARKONYARN
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 46-49
页数 4页 分类号
字数 4485字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-6833.2018.12.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 印晓天 7 13 1.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
指标体系
预警
分布式
网络舆情
SPARKONYARN
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
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