突发事件热度驱动的网站地图构建算法优化

本文研究的标题为"论文研究-基于突发事件热度的站点地图构建算法.pdf"，其核心内容是针对突发事件网络舆情监测的需求，提出了一种创新的站点地图构建方法。在当前信息爆炸的时代，及时准确地获取并分析突发事件相关数据对于舆情监控至关重要。传统的站点地图可能无法有效应对突发事件的实时性和突发性，因此，该算法旨在解决这个问题。 该算法首先利用突发事件主题词典，这是一种预先编纂的词汇库，包含了与突发事件相关的关键词和短语。通过改进的Shark search算法，算法能够高效地搜索互联网上的相关信息，采集到与突发事件密切相关的样本网页。这些网页不仅限于目标网站，而是覆盖整个网络，确保了信息的全面性。 接下来，对采集到的网页进行深度数据挖掘，主要关注目标网站的超链接结构。这种结构反映了网站的各个版块之间的关联性，以及突发事件在不同版块中的热度分布。通过对这些数据的分析，算法能够构建出一个包含各版块突发事件热度的站点地图，这个地图能清晰地展示突发事件在网络空间中的传播路径和热点区域。 有了这个基于突发事件热度的站点地图，设计的网页采集器可以根据地图中的热度指示实时调整更新频率，有针对性地采集与突发事件相关的重要网页。这种方法大大提高了采集的效率和有效性，使得监测系统能够更好地适应目标网站的动态变化，及时响应新的突发事件信息。 实验结果表明，使用这种算法构建的站点地图显著提升了突发事件相关网页的采集质量和速度。它不仅可以节省资源，减少冗余信息的收集，而且能够更准确地定位关键信息源，为舆情分析提供强有力的数据支持。 研究者们——陈翰、韩永峰和李弼程，分别在文本信息处理、海量信息筛选和数据挖掘等领域有着深厚的研究背景，他们的合作为突发事件网络舆情监测领域的实践提供了新的理论和技术支撑。此外，本文还强调了关键词的重要性，如站点地图、突发事件、网页采集、网络舆情和数据挖掘，这些都是理解算法工作原理和评估其性能的关键术语。 这项研究对提升突发事件网络舆情监测的效能具有重要意义，为相关领域的研究者和从业者提供了一种实用且高效的工具，有助于及时掌握并分析网络上突发性的热点事件。