基于大数据的突发事件网络舆情动态分类研究

作者：王一帆; 邵开丽; 徐志文; 叶鸿鑫

来源：物联网技术, 2022, 12(08): 46-52.

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2022.08.013

• 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

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。

• 单位
  黄河科技学院