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基于大数据的突发事件网络舆情动态分类研究
文献摘要：
在目前的大数据环境中,研究突发事件的网络舆情已经是国家、政府、企业以及研究学者关注的热点问题.如果网络突发事件出现不可控制的现象,将会造成极其严重的影响.针对网络突发事件,我们提出了大数据环境下的突发事件网络舆情动态分类研究,使用Python语言和Scrapy爬虫框架建立了网络舆情数据分析系统,运用K-means聚类算法对舆情分类.将舆情信息数据化,以此减少人力物力的消耗,防止事态的进一步扩大,采取对应的措施应对网络舆情.
文献关键词：
大数据分析;突发事件;网络舆情;Scrapy爬虫提取;K-means算法;动态分类
中图分类号：
作者姓名：
王一帆;邵开丽;徐志文;叶鸿鑫
作者机构：
黄河科技学院 工学部,河南 郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]王一帆;邵开丽;徐志文;叶鸿鑫-.基于大数据的突发事件网络舆情动态分类研究)[J].物联网技术,2022(08):46-49,52
A类：
B类：
事件网络,网络舆情,情动,动态分类,分类研究,网络突发事件,大数据环境下,Python,Scrapy,爬虫,舆情数据,数据分析系统,means,聚类算法,情分,舆情信息,信息数据化,人力物力,事态
AB值：
0.333518
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