一种基于网民行为的倾向性密度聚类方法
徐春
王昭
孙彬
新疆财经大学 信息管理学院,乌鲁木齐830011
摘要：针对传统舆情检测方法存在检测指标单一、适用面窄、效率不高、预测滞后和结论不准确等缺陷,提出一种基于网民行为的倾向性密度聚类方法.采用网民行为与心智倾向的超大规模数据集,设计分布式架构的密度聚类算法.仿真结果表明,分布式聚类架构适用于超大规模的网民行为与心智倾向的预测需要,能够高效提取聚簇中心和实现仿真性链路预测目标,显著提高舆情新动向预测的实际功效.
关键词：舆情密度聚类网民行为心智倾向聚簇中心链路预测
分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家社会科学基金(18XXW013)新疆自治区自然科学基金项目(2019QQ1A23)
论文发表日期：2022-01-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 68-73 )
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