作者：王伟; 许鑫网络舆情热点发现舆情分析文本聚类
摘要：根据对网络舆情分析的需求，构建出基于聚类的网络舆情热点发现及分析系统。通过对样本网页文本的特征提取，构建向量空间模型，使用OPTICS算法获取网页热点簇，根据热点簇特征向量对网页进行二次聚类，从而获取关于舆情的时间演变模式，为相关领域研究提供决策支持。通过二次聚类，提高舆情网页相关度的质量，使网络舆情分析更为准确可靠。
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《数据分析与知识发现》（CN：10-1478/G2）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《数据分析与知识发现》内容定位于广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法，研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等，尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决...
