基于輿情分析研判的突發(fā)事件預警平臺的設計與實現(xiàn).pdf

1、目前，互聯(lián)網上的信息迅速增長，輿情分析研判已成為人們獲取信息最經濟快捷的方式之一。但傳統(tǒng)輿情分析研判存在返回結果量大、準確度不太高的缺陷，耗費了用戶的時間和精力。輿情分析研判的質量受很多因素影響，從數據源的角度看，網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警噪聲會影響對網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警主題的索引，降低搜索準確性；從搜索返回結果看，鏈接注釋對用戶選擇點擊鏈接起關鍵提示作用，低質量的注釋很可能會誤導用戶。本文從Web頁面解析去噪

2、和網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警自動文摘技術兩方面來探索提高輿情分析研判質量的途徑。
　　本文設計并實現(xiàn)了一種改進型的網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警DOM樹剪裁去噪方法。該算法通過對互聯(lián)網主流新聞網站的網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警源信息流進行統(tǒng)計、分析，將半結構化的HTML源代碼解析成一棵精簡的DOM樹。然后依據噪聲與有用信息的差異性構建出DOM樹的剪裁去噪策略。該策略在對后續(xù)數百萬網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性

3、事件預警的實時處理中不斷修正，完善，并逐漸將網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警去噪范圍擴展到整個互聯(lián)網。該去噪方式，不受網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警風格的限制，具有比較高的質量和效率。
　　上述去噪技術有三個特點：
　?、匐p重網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警類型判斷策略，其判斷正確率為95.20％。
　?、陔p重網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警正文定位機制，其正文準確召回率為95.048%。
　　

4、③提出了八項網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警去噪質量評估指標，使得質量評估更準確、全面。
　　在網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警去噪的基礎上，本文設計并實現(xiàn)了一種基于自動摘錄和篇章結構相結合的網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警自動文摘技術。該技術具有領域不受限和高效的優(yōu)點。用類似于提取網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警全文摘要的方式，本文提取了網頁輿情分析研判的突發(fā)群體性事件預警多主題摘要，并提出將其作為輿情分析研判返