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原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
为了有效解决舆情数据传播中特征挖掘技术面临的特征挖掘滞后问题,设计基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统.设计网络信息传感提取模块,利用O/I顺向电流指向性电路节点端口和电机控制性匹配结构构建外围控制电路以及带状数据分布式交互接口.设计舆论数据人工智能入网协议来转换当前的网络数据格式,并对其进行舆情二次语义处理.文中使用人工智能技术,依靠Hadoop平台内部学习库中的Ma_Orduse算法和K-means算法通过有效数据文本聚类获取特征键值,以中枢结构的形式传递回中央控制器,实现当前网络舆情大数据传播特征挖掘.实验数据表明应用该挖掘系统后,舆情数据特征读入延迟降低32%,读出延迟降低27%,可以有效缓解特征挖掘滞后问题.
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文献信息
篇名 基于人工智能的网络舆情大数据传播特征挖掘系统
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 舆情大数据 特征挖掘 人工智能 系统设计 数据分析 语义处理
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 176-179
页数 4页 分类号 TN911-34|F272
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.04.045
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 罗平 上海财经大学浙江学院 5 1 1.0 1.0
2 武斌 上海财经大学浙江学院 5 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
舆情大数据
特征挖掘
人工智能
系统设计
数据分析
语义处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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0
总被引数(次)
135074
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