| 基于舆情大数据的网络群体性事件动态识别模型与应对策略研究 |
| |
| 引用本文： | 李金泽,张 鹏,王 娟,何 巍,兰月新.基于舆情大数据的网络群体性事件动态识别模型与应对策略研究[J].情报科学,2022,40(5):73-83. |
| |
| 作者姓名： | 李金泽 张 鹏 王 娟 何 巍 兰月新 |
| |
| 摘 要： | 【目的/意义】随着互联网在社会中的影响力逐渐增大，面对网络群体性事件对社会生活的冲击，需把握网
络群体性事件的演化规律，确定事件类别，提炼事件特征，基于不同类别的网络群体性事件，提出有针对性的应对
措施。【方法/过程】通过LDA主题模型与K-means算法相结合，利用LDA模型实现文本潜在语义的识别，最终运用
SVM算法进行网络群体性事件聚类分析，得到五类网络群体性事件。【结果/结论】构建的网络群体性事件动态识别
模型，通过大量的文本训练，在事件聚类数为5时具有良好的解释性，完成了网络群体性事件的客观分类，分别为：
经济型、社会型、文化型、民族型和环境型，为政府分类应对策略提供依据。【创新/局限】利用 LDA主题模型和 Kmeans算法，减少了模型的迭代次数，确定最佳主题数，提高了网络群体性事件识别结果的准确性，但是运用慧科新
闻数据库搜集到的文本数据范围有限，且分类结果反应的事件特征具有一定局限性，后续研究可进一步扩大动态
文本数据库，对分类算法进行改进和深化。
|
|
| 点击此处可从《情报科学》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《情报科学》下载免费的PDF全文 |
|
