大数据背景下的恐怖主义信息传播途径分析

• 作者: 唐家骏 孙学诚 石小川 陈前
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恐怖主义 大数据 网络爬虫 主题分析
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 创新园地
• 页码范围: 88-95
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 9269字
• 语种: 中文

摘要

为加强对互联网以及社交媒体的恐怖主义信息的甄别和处理,利用数据的爬取和分析甄别,分类恐怖主义信息.通过scrappy框架以及gensim工具包对数据进行爬取,得到了4个数据集,并且进行LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的建立,分别得到恐怖主义信息传播在4个不同领域中的主题分类,以及主题间的关系.实验表明,通过爬取可以有效鉴别出不同的恐怖主义信息主题,以及其在传播中的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石小川	武汉大学国家网络安全学院	8	15	2.0	3.0
2	孙学诚	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	陈前	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
4	唐家骏	武汉大学计算机学院	1	0	0.0	0.0