聚类算法在校园网络舆情监控与预警技术中的应用研究

作者：王越

来源：信息与电脑(理论版), 2021, 33(16): 59-61.

• 相似度计算
• K-means聚类
• 舆情监控
• 数据分析

近些年,随着网络自媒体的迅猛发展,学生在校园内获取信息的渠道更加广泛,发表见解的方式变得更加便捷。这体现着学生言论自由程度的提升,但随之而来的信息渗透和舆论传导,使新媒体舆情呈现出明显的大数据特征。因此,如何将数据挖掘与网络舆情分析相结合,对于稳定校园舆情工作具有十分重大的意义。本文重点研究了聚类算法在校园网络舆情分析中的应用,通过对文本数据进行相似度的计算,结合K-means算法对其进行热门话题提取检测,从而实现网络舆情数据的监控和预警。

• 单位
  山东劳动职业技术学院