基于Multi-agent和群體智能的藏文網(wǎng)絡輿情管理研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)信息中心報告顯示了近些年中國網(wǎng)民數(shù)量和互聯(lián)網(wǎng)普及率陡增，大眾參與到互聯(lián)網(wǎng)生活越來越普遍，也越來越愿意借助網(wǎng)絡媒體表達自己對發(fā)生在工作、學習、身邊等問題的看法，常以新聞評論、投票、轉載等形式集中反映某段時間內(nèi)的輿情中心。面對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，僅僅依賴人工的方法來發(fā)現(xiàn)熱點輿情顯然是不夠的，需要借助智能化的網(wǎng)絡熱點話題發(fā)現(xiàn)方法和輿情分析機制進行數(shù)據(jù)分析、反饋和管理，以此達到輿情監(jiān)控和網(wǎng)絡輿情的引導。本文旨在支持藏、中、英文語料的熱點話

2、題發(fā)現(xiàn)和輿情的分析，方便決策者對話題相關的信息查詢。
　　群體智能涌現(xiàn)是生物群體中較為奇特的現(xiàn)象，群體中智能單體之間相互通信、相互協(xié)作涌現(xiàn)出高度自組織的特性，本論文將此特性應用到藏文文本聚類算法中，詳細介紹了基于群體智能的藏文文本聚類方法（簡稱SCAST）。文中引入了群體智能算法兩大經(jīng)典算法中的蟻群優(yōu)化算法，參考大量的科研理論成果對蟻群優(yōu)化算法進行了嶄新的應用。同時結合multi-agent技術，提出了分布式multi-agent