【摘 要】
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【目的/意义】利用网络大数据,建立舆情危机预警自动识别系统对提高政府网络监管效率具有极其重要的意义,也是网络安全领域研究工作的关注重点。【方法/过程】根据网络大数据,详细分析了引起网络舆情危机的影响因素,建立了新的舆情预警指标体系。结合灰色关联分析方法和K均值聚类,对舆情事件进行分级,并在分级的基础上,利用支持向量机算法构建了网络舆情预警自动识别模型。【结果/结论】测试结果表明,该自动识别系统具有
【机 构】
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科学工程计算与数值仿真湖南省重点实验室
【基金项目】
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湖南省哲学社会科学基金“大数据时代网络舆情综合治理体系构建研究”（18YBA399）； 湖南省双一流学科和湖南省重点实验室资助；
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【目的/意义】利用网络大数据,建立舆情危机预警自动识别系统对提高政府网络监管效率具有极其重要的意义,也是网络安全领域研究工作的关注重点。【方法/过程】根据网络大数据,详细分析了引起网络舆情危机的影响因素,建立了新的舆情预警指标体系。结合灰色关联分析方法和K均值聚类,对舆情事件进行分级,并在分级的基础上,利用支持向量机算法构建了网络舆情预警自动识别模型。【结果/结论】测试结果表明,该自动识别系统具有很好的舆情预警效果,克服了传统方法在舆情事件分级方面的主观性和随意性。
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