聚类驱动的网络舆情热点分析与发现系统

"基于聚类的网络舆情热点发现及分析1" 本文主要探讨了如何利用聚类方法来实现网络舆情热点的发现与分析。网络舆情是指公众在网络空间中表达的观点、态度和情绪，这些信息对于政策制定、企业决策以及社会管理具有重要参考价值。随着互联网的普及，网络舆情的监测和分析变得越来越重要。 首先，文章介绍了构建基于聚类的网络舆情热点发现及分析系统的步骤。这一系统的关键在于对网页文本的特征提取和向量空间模型的构建。特征提取是将网页内容转化为可计算的形式，这通常包括词汇频率、TF-IDF（词频-逆文档频率）等统计指标，以便计算机能够理解和处理文本信息。向量空间模型则是将每个网页表示为一个高维向量，其中每个维度对应一个特征词，向量的值表示该词在网页中的重要程度。 接着，文章提到了使用OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法来获取网页热点簇。OPTICS是一种用于发现数据集中不同规模和形状聚类的密度基聚类算法，它能有效地处理噪声点和不规则分布的数据。通过这个算法，系统可以识别出那些包含大量相似信息的网页集合，即舆情热点。 然后，为了进一步提高舆情分析的精确性，文章提出了二次聚类的概念。在获取了初步的热点簇后，系统会基于热点簇的特征向量对网页进行第二次聚类。这样可以细化热点，区分出不同的舆情子主题，揭示舆情的复杂结构和时间演变模式。二次聚类有助于提升舆情网页的相关度，使得分析结果更加准确且有深度。 关键词：网络舆情热点发现、舆情分析、文本聚类，表明了本文的核心研究领域。网络舆情热点发现关注的是如何快速、准确地找到网络上的热点话题；舆情分析则涉及到对这些热点的深入理解和解读；而文本聚类是实现这些目标的技术手段，通过聚类可以有效地组织和理解大量的网络文本信息。 最后，分类号G353.1可能指的是图书馆、情报与档案管理类，这暗示了该研究在信息获取、处理和应用方面的学术背景。而论文的英文摘要部分提供了更详细的国际视角，强调了系统对舆情时间演变模式的把握，以及为特定领域决策提供的支持。 这篇文章提出了一个基于聚类的网络舆情热点发现与分析方法，通过特征提取、向量空间模型构建、OPTICS算法应用和二次聚类技术，实现了对网络舆情的高效、准确分析，为相关领域的研究提供了有力工具。