论文摘要
随着互联网技术的发展与应用的普及,网络已经成为社会大众参与社会生活的一种重要信息渠道。教育相关问题一直是社会大众关注的问题,每一个政策的实施都会引起广泛的评论和猜想,这对现在的宣传和新闻工作造成了巨大的压力。为了能够管理和分析网络热点的发展,管理部门引入了教育新闻热点分析系统。本文研究的热点话题发现系统是教育新闻热点分析系统的子系统,通过爬虫获取的社会媒体数据,用数据挖掘的相关技术,发现海量新闻间的内在联系,使新闻内聚成话题,实现热点话题的实时探测。本文分析了话题发现系统的需求,研究了教育新闻领域的特点,提出了模块化的教育新闻热点话题发现系统。本文论述和比较了文本特征提取、文本分类、文本聚类等技术,分析了它们的优劣和适用范围,并结合教育新闻网络数据的特点,设计了模块化和可配置的热点话题发现系统,并设计了基于词频修正的特征提取策略,基于词群匹配的文本分类策略和基于阀值的1NN文本聚类策略。本文使用Java语言实现了系统的全部流程,并通过调整参数测试系统的数据质量,最终得到了较为满意的话题发现结果和系统评估结果,并完成了系统集成工作,实现了教育新闻热点话题的实时发现。本文的工作是教育新闻热点分析系统的重要基础,是网络信息管理分析自动化的重要补充,也对网络热点分析的研究有一定的借鉴意义。
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