基于刻面分类的网络群体事件主题聚类研究

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1、学校代码：10289分类号：TP391密级：公开学号：132070016江苏科技大学硕士学位论文基于刻面分类的网络群体事件主题聚类研究研究生姓名冯遵倡导师姓名孙玲芳申请学位类别工学硕士学位授予单位江苏科技大学学科专业计算机应用技术论文提交日期2015年12月30日研究方向网络与信息安全论文答辩日期2016年3月26日答辩委员会主席吴陈评阅人盲审盲审2016年3月28日分类号：TP391密级：公开学号：132070016工学硕士学位论文基于刻面分类的网络群体事件主题聚类研究学生姓名冯遵倡指导教师孙玲芳教授江苏科技大学二O一六年

2、三月AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonTopicClusteringofNetworkGroupEventsBasedonFacetedClassificationSubmittedbyFengZunchangSupervisedbyProfessorSunLingfangJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch，2016江苏科技大学学

3、位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：年月日摘要伴随着我国经济与文化的快速发展，我国的社会经济结构进入了一个急剧变革的转型时期。庞大的网络群体与社会经济矛盾交织在一起，加上“互联网+”行动计划的推动，使得近年来我国网络群体事件呈现数量多、规模大、主题和背景复

4、杂的趋势。网络群体事件的频繁发生，已经严重影响到甚至危害了社会秩序的稳定和人民群众的安宁，同时也得到了政府相关部门的高度重视。有效地对网络群体事件进行监控，关键在于快速及时地获取网络群体事件的主题信息。主题聚类是目前实现主题识别的主要技术，如何利用主题聚类技术从繁杂的网络信息中获取网络群体事件的主题，已然成为国内外众多学者研究和探索的热点。本文针对网络群体事件的主题聚类进行了研究，主要工作包含以下两个方面：（1）首先研究并改进了新闻网页文本的关键词提取方法。传统的文本关键词提取方法主要基于词汇的词频特征，而网页文本与普通文本

5、在文本形式上存在差异，因此利用传统的关键词提取方法提取网页文本关键词时效果不理想。本文在基于词频特征的关键词提取方法基础上，通过分析网页文本的特点，结合词汇的词性特征、位置特征和词共现特征等信息，并给予每个特征信息适当的调整参数，形成了多种特征组合的词汇权重计算公式，并依据此公式进行新闻网页文本的关键词提取。（2）针对传统的基于向量空间模型的文本聚类算法存在的数据高维稀疏、缺乏语义信息的问题，本文提出了基于刻面分类和潜在语义分析（LSA，LatentSemanticAnalysis）的文本聚类算法。首先引入刻面分类思想，将文

6、本特征词汇划分为主题性刻面和描述性刻面，选取主题性刻面包含的特征词汇构建词汇-文本矩阵，降低了矩阵的维度和稀疏程度；然后利用LSA方法将高维的特征空间投射到低维的潜在语义空间中，不仅进一步缩小了词汇-文本矩阵的规模，而且能更好的挖掘网页文本的语义信息。最后结合网页文本数据集进行了主题聚类实验论证，验证了基于刻面分类和LSA的网络群体事件主题聚类算法聚类结果的准确性和高效性。关键词刻面分类；网络群体事件；主题聚类；关键词提取；LSAIAbstractWiththerapiddevelopmentofChina'seconomy

7、andculture,China'ssocialstructurehasenteredasharpchangestageoftransformation.Thehugenetworkgroupandthesocialeconomicconflictsareintertwined,coupledwiththepromotionoftheInternettechnology,whichmakesthenetworkgroupeventsinChinainrecentyearsshowingthetrendsoflargernum

8、berofscaleandmorecomplexbackgroundandthemes.Thefrequentoccurrenceofnetworkgroupevents,hasseriouslyaffectedthestabilityofthesocialorderandthestabi