微博集群行为與情感知大数据挖掘机制研究主要探讨在海量的微博数据环境下,如何通过数据挖掘技术感知微博用户的情绪变化,并掌握微博集群行为舆情的预警方法。这项研究对维护社会稳定和政府执政安全具有重要意义。由于微博作为新媒体平台的迅速崛起,已经成为了重要的信息分享和社交工具,其产生的大量数据信息成为了研究者关注的焦点。在微博上,评论和转发等行为产生了海量的数据,这些数据背后隐藏着用户的情绪和对某些事件或话题的看法,而这些信息对于分析舆情、理解公众情绪、预测事件走向至关重要。 研究首先介绍了微博集群行为大数据挖掘的基本概念,包括其定义和分类,强调了微博数据的特征和舆情挖掘的难点。由于微博数据的海量和动态特性,传统的文本挖掘方法难以应对,因此研究者提出了基于舆情语义感知的数据挖掘方法。这种方法特别关注了微博文本内容的语义关系和舆情倾向,并尝试深度挖掘这些语义信息。 在技术手段上,研究引入了Hadoop并行算法来提升大数据环境下并行挖掘的性能。Hadoop是一个能够处理大量数据的分布式系统框架,通过将数据分散在不同的节点上进行并行处理,可以有效应对大数据分析的挑战。该方法使用协同挖掘技术,结合微博用户组、舆情信息、微博舆情语义信息以及用户间的信任关系来计算用户对某条舆情信息的倾向性,并对舆情信息进行排序,从而筛选出倾向得分高的舆情信息。 在方法描述部分,研究详细介绍了基于舆情语义感知的微博集群行为大数据挖掘的几个关键步骤。这些步骤包括舆情语义表示、舆情语义感知和微博舆情挖掘。舆情语义表示是指如何用数据结构来表示微博用户的语义信息,这包括用户情境信息如位置、时间等,并用向量来表示不同情境信息的相似程度。舆情语义感知则是建立用户与舆情倾向的矩阵,采用Pearson法来计算用户间的舆情语义相似度。微博舆情挖掘通过协同挖掘技术,利用Pearson相似性度量公式来寻找与目标用户发布信息语义相似度最大的微博舆情信息。 此外,研究还探讨了在当前的舆情挖掘研究中,多使用文本挖掘技术实现网络舆情的预警,并指出在海量网络数据处理中采用并行计算与分布式处理技术的研究较少。因此,本研究尝试结合大数据态势决策分析对网络突发事件进行跟踪和监督。 微博集群行为與情感知大数据挖掘机制研究涉及的关键知识点包括:舆情挖掘、大数据分析、并行计算、分布式处理、Hadoop、Pearson相似性度量、用户情境信息、舆情倾向性挖掘、微博舆情监测等。这些知识点不仅适用于微博数据的分析,也适用于其他社交媒体平台数据的挖掘和分析。该研究为舆情监测和大数据分析领域提供了新的方法和思路,对于相关的行业和学术研究具有指导意义。
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