基于主题词的网络热点话题发现
热点新闻话题网路挖掘与分析
热点新闻话题网路挖掘与分析一、引言随着互联网的飞速发展，人们日常生活中获取新闻信息的方式也发生了翻天覆地的变化。
从传统的报纸、电视转向在线新闻、社交媒体等，信息获得的方式越来越多样化。
在这样的背景下，如何挖掘和分析网络上的热点新闻话题，就成为了一个迫切需要解决的问题。
二、网路挖掘技术的基本原理网路挖掘是一种通过对网路上的大量数据进行分析和挖掘，发现其中蕴含的信息和知识的技术。
其基本原理包括数据采集、数据过滤、数据预处理、数据挖掘和模型评估等环节。
其中，数据采集是网路挖掘技术的重要组成部分。
我们可以利用网络爬虫等程序，自动地从网络上爬取相关的新闻数据，并对其进行处理和分析。
三、热点新闻话题网路挖掘与分析的技术方案1.建立数据抓取系统根据特定的关键词，设置相应的搜索引擎，并使用网络爬虫程序自动地抓取新闻数据。
在抓取数据的同时，需要考虑一些实用性问题，如如何去重、如何筛选有效信息、如何提高搜索准确率等。
2.数据预处理对于抓取到的数据中包含的无用信息，如广告、音视频等进行去噪处理。
在进行数据清洗的过程中，要注意保留有用的信息，并保证数据的完整性和准确性。
3.特征提取从抓取到的新闻数据中提取出表达新闻本质内容的特征，如新闻分类、热度评估、关键词、摘要等。
这些特征提取的过程，可以采用文本处理技术，如分词、词频统计、情感分析等。
4.模型训练在特征提取的基础上，可以建立不同的模型，如贝叶斯分类器、支持向量机、深度神经网络等，并对这些模型进行训练和优化，以达到更准确的预测结果。
5.结果评估在完成模型训练后，需要对模型预测结果的准确性进行评估。
评估的具体方法可以采用交叉验证、ROC曲线、精确率、召回率等指标。
四、网络热点新闻话题的挖掘与分析1.话题聚类将新闻数据按照相关性进行聚类，可以发现话题分布的情况，以及每个话题的热度和影响力。
2.关键词分析通过关键词的频率和出现的位置判断话题热度，并且可以通关关键词分析新闻话题的趋势。
国内语言政策研究述评:热点、主题及趋势—基于CNKI文献关键词的可视化分析
国内语言政策研究述评：热点、主题及趋势—基于CNKI文献关键词的可视化分析贾连庆【摘要】以中国知网数据库为信息来源,采用共词分析、聚类分析等可视化分析方法,梳理和勾勒出国内2001年至2015年语言政策研究热点与主题:语言政策学科属性、语言文字规划与语言生活问题研究;语言政策与语言生态及语言多样性相互关系研究;语言政策与语言产业及语言态度研究;外语教育政策与全球化理论及实践研究.基于分析结果,指出未来国内语言政策研究应着重于以下方面:转变研究范式,加强语言政策理论本土化及实证化研究;拓宽研究领域,广开语言政策研究方法渠道;转换研究视角,尝试多元化语言政策研究论题.%Taking CNKI as data sources, and visualization analysis basing on co-word analysis and cluster analysis as general methods, the article outlines and analyzes the research hot spots and trends on language policy in China from 2001 to 2015. The analysis results show that there are four main research subjects: research on language policy discipline attributes, language planning and language problems; research on relationship among language policy, language ecology and linguistic diversity; research on language policy, language industry and language attitude; research on theory and practice between foreign language education policy and globalization. Based on the above analysis results, the author attaches the research importance to the following aspects in the future: shift research paradigm for the improvement of domestic and practical study on language policy; broadenresearch domain for the extension of approach on language policy; transform research perspectives for the various topics on language policy.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2018(028)001【总页数】8页(P91-98)【关键词】语言政策;热点;主题;趋势;可视化分析【作者】贾连庆【作者单位】杭州电子科技大学外国语学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】H0语言政策研究起源于二十世纪六十年代，目前已经成为社会语言学和应用语言学研究领域的一个热点议题。
一种基于语义分析的热点新闻发现方法
一种基于语义分析的热点新闻发现方法曹通【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2017(000)006【摘要】With the development and popularization of the Internet, Internet news reports are the main means for people to get so-cial information. How to get the hot topic of Internet news quickly and accurately is an urgent problem to be solved. This paper u-ses the theme model of LDA ( Latent Dirichlet Allocation) and BTM ( Biterm Topic Model) , fully considering the different im-pacts of news headlines and news content on news hot spot detection, to make the semantic analysis of news content and title re-spectively. By using the BTM model for news headlines and the LDA model for news content, we extract the feature vectors of the topic and combine the two semantic features to form the semantic feature of the whole text. Then, through improved clustering al-gorithm, the number of documents belonging to each topic is calculated. On this basis, by defining the news heat and using the news heat formula, the news heat is calculated to get the most recent hot news through ordering the news heat values. Through the experiments on the crawling news data, the validity and practicability of the method are verified.%随着互联网的发展和普及,互联网新闻报道已是人们获取社会信息的主要手段,如何快速准确地获取互联网新闻热点话题是一个急需解决的问题.本文使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)和BTM(Biterm Topic Model)主题模型,充分考虑新闻标题和新闻正文对新闻热点检测影响的不同,分别对新闻的正文和标题进行语义分析,新闻标题使用BTM模型,新闻正文使用LDA模型,提取主题特征向量,并将2种语义特征进行融合,形成全文的语义特征,然后通过改进的聚类算法,进行聚类,在此基础上引入新闻热度的定义,通过热度公式计算新闻的热度,利用计算出的热度值排序得到最近一段时间的热点新闻.通过在爬取的新闻数据上的实验,验证了本文方法的有效性和实用性.【总页数】5页(P30-33,39)【作者】曹通【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京 210094【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于概率潜在语义分析的专利主题标引方法研究 [J], 包翔;刘桂锋2.一种基于概率潜在语义分析的专利主题标引方法研究 [J], 包翔;刘桂锋3.我国装配式建筑技术热点及创新趋势研究——基于专利语义分析方法 [J], 王腊银;赵东4.一种基于语义分析的恶意代码攻击图生成方法 [J], 杨萍;舒辉;康绯;卜文娟;黄宇垚5.一种三级技术机会识别方法及其应用——基于SAO语义分析和多维技术创新地图 [J], 冯立杰;曾小红;王金凤;张珂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
网络舆情热点发现与跟踪研究
网络舆情热点发现与跟踪研究作者：桑远超来源：《中国科技博览》2015年第30期[摘要]网络舆情监控系统中的原始数据处于报道层，分析和处置的对象则位于事件层。
针对这两个层次间的差距，本文首先研究事件、话题、报道三者间的关系，提出使用话题发现与跟踪技术归类不同话题，提高信息呈现的有序性，提升事件发现及分析的效率。
针对话题发现生成话题重要程度难以区分的问题，通过研究网络中热点话题的典型特征，提出了一种热点话题评价模型，该模型可以对话题发现生成的不同话题计算其相对热度。
研究了网络舆情热点发现系统的设计方法。
针对高效数据采集的需求，设计并实现了分布式的主题爬虫。
针对于大量非结构化数据存储的需求，将非关系型数据库运用到系统实现中。
[关键词]网络舆情；话题发现与跟踪；文本聚类中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）30-0114-01一、引言随着网民数量的增多，互联网资源的增加，网络媒体己经成为事实意义上的第四媒体，其影响也日趋深入于人们的日常生活。
研究如何提早发现网络上的热点话题、敏感事件，并根据有关情况实施恰当的处理措施，成为了相关部门函待解决的一个问题。
本文在基于相关的网络话题发现和追踪、热点话题发现以及搜索技术的研究基础上，研究如何实现自动热点话题发现与追踪，并基于以上技术实现网络舆情热点发现系统。
该方法有助深入分析研究互联网舆情，实现热点信息、敏感信息的主动发现，为决策制订提供辅助信息；在提升互联网舆情的管理和控制，重大事件的应急响应能力方面能够发挥积极作用。
二、系统概述1.1 数据采集功能由于系统处理的是网络数据，首先需要实现对网页数据的自动收集功能。
数据采集由指定页面开始，通过网页中的超链接访问指向的页面，收集到新的网页后重复获取链接访问页面的过程，在此过程中收集符合需求的网页数据。
本系统中将新闻内容作为分析处理的数据来源，将采集的范围限制在指定网站的新闻板块。
BBS论文：BBS热点话题发现与监控系统
BBS论文：BBS热点话题发现与监控系统【中文摘要】互联网的飞速发展为BBS的普及提供了条件,目前BBS己经成为一种常用的交流工具,网民可通过BBS发起新话题或回复现有的话题来表达对某个事件的看法。
从一定角度来看,BBS是现实社会的镜像,因而可以采集BBS中的数据,为BBS舆情分析提供数据基础。
本文实现的热点话题发现、话题监控功能都是以BBS实时数据为基础的。
本文在分析国内外BBS热点话题发现与监控现状和发展的基础上,从系统的整体设计和实现过程入手,深入分析系统结构设计和系统处理流程等方面的问题。
本文的主要研究内容如下：(1)BBS数据采集：数据采集是整个热点话题发现与监控系统的基础,本文利用传统网络爬虫的运行原理,并结合论坛的特征,提出基于论坛版块扩展的BBS数据采集策略,实现对BBS论坛的高效采集。
(2)BBS数据预处理：采集所得的数据为非结构化数据,系统需要对其处理,使之转化为结构化数据。
预处理部分主要包括页面信息抽取和文本向量表示两个主要步骤。
(3)BBS热点话题发现：话题识别是热点话题发现的关键步骤,本文采用Single-Pass聚类算法进行话题识别,在实际应用时针对原算法存在的缺陷做了相应改进,并给出实验结果...【英文摘要】The rapid development of Internet is a helpful tool for popularizing BBS. At present, BBS has become a popular communication tool. Through the BBS, user could lanch a new topic or reply to existing topics to express ideas of topics.To some extent, BBS is a mirror of real society. The real-time data on BBS can be collected which provides certain data base for the research of the BBS hot topic detection. In this paper, hot topic detection and monitoring function are based on real-time data of BBS.Based o...【关键词】BBS Web文本挖掘爬虫聚类热点话题发现话题监控【英文关键词】Web rawler BBS Web text mining clustering algorithms hot topic detection hot topic monitoring 【目录】BBS热点话题发现与监控系统致谢5-6中文摘要6-7ABSTRACT7 1 绪论11-16 1.1 研究背景和意义11-12 1.1.1 课题研究的背景11-12 1.1.2课题研究的意义12 1.2 国内外研究现状12-13 1.3 论文的主要工作及组织结构13-16 2 相关技术介绍16-33 2.1 Web文本挖掘技术16-21 2.1.1 Web文本挖掘过程16-17 2.1.2 文本挖掘关键技术17-21 2.2 网络数据采集技术介绍21-28 2.2.1 网络爬虫技术21-25 2.2.2 页面信息抽取技术25-26 2.2.3 URL语法解析及分类算法26-28 2.3 热点话题发现技术28-31 2.3.1 话题检测与跟踪相关概念28-29 2.3.2热点话题发现相关算法29-31 2.4 系统开发工具介绍31-32 2.4.1 HtmlParse介绍31 2.4.2 正则表达式31-32 2.4.3 ICTCLAS汉语分词系统32 2.5 本章小结32-33 3 BBS热点话题发现与监控系统设计33-38 3.1 系统总体设计33-34 3.1.1 系统功能介绍33 3.1.2 系统总体设计33-34 3.2 系统模块划分34-37 3.2.1 信息采集模块34-35 3.2.2 数据预处理模块35-36 3.2.3 热点话题发现模块36 3.2.4 热点话题监控模块36-37 3.3 本章小结37-38 4 BBS数据采集及预处理的实现38-55 4.1 BBS数据爬取38-41 4.1.1 BBS逻辑结构分析38-39 4.1.2 BBS信息采集策略39-40 4.1.3 版面链接URL的识别40-41 4.1.4 重复链接的处理41 4.2 BBS信息预处理41-50 4.2.1 常见论坛帖子元素分析41-43 4.2.2 获取数据分类及数据库表的设计43-47 4.2.3 基于模板的网页信息抽取47-49 4.2.4 中文词法分析49 4.2.5 停用词的过滤49-50 4.3 实验结果及分析50-54 4.4 本章小结54-55 5 BBS热点话题发现与监控的实现55-69 5.1 热点话题发现55-64 5.1.1 BBS文本表示55-56 5.1.2 相似度计算56-57 5.1.3 基于Single-Pass改进算法的话题识别57-58 5.1.4 聚类结果实现及分析58-62 5.1.5 热度评估62-64 5.2 热点话题监控64-68 5.2.1 话题监控算法分析64-65 5.2.2 INN增量分类算法65-66 5.2.3 实验及结果分析66-68 5.3 本章小结68-69 6 结论与展望69-71 6.1 结论69 6.2 展望69-71参考文献71-73作者简历73-75学位论文数据集75。
流量内容词语相关度的网络热点话题提取
流量内容词语相关度的网络热点话题提取周亚东;孙钦东;管晓宏;李卫;陶敬【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2007(041)010【摘要】针对网络舆情分析的需求,给出了网络热点话题定义及其形式化描述,分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系,提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法.在此基础上,采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇,结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息,得出网络热点话题的属性描述.实验结果表明,该算法能够有效获取当前网络中的热点话题,话题提取有效率达到16.7%,为网络热点话题传播特性研究提供了基础.与Web挖掘、话题监测与跟踪方法相比,所提算法通过选取合适的数据源,能更大程度地还原网络用户行为,从而得到了更为准确的网络信息传播状况.【总页数】5页(P1142-1145,1150)【作者】周亚东;孙钦东;管晓宏;李卫;陶敬【作者单位】西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安理工大学计算机科学与工程学院,710048,西安;西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;清华大学自动化系,100084,北京;清华大学信息科学与技术国家实验室,100084,北京;西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安;西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,710049,西安;西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,710049,西安【正文语种】中文【中图分类】TP393.4【相关文献】1.基于百度指数的旅游网络关注度与客流量相关性分析 [J], 刘雪婷2.基于统计的词语相关度网络自动构建方法研究 [J], 王洋;周学广;孙艳3.现金流量表中支付的各项税费项目填列与计算分析——2012年度注册会计师考试辅导教材《会计》相关内容商榷 [J], 宋永和;王爽4.新加坡网络内容管制制度述评--兼论中国相关制度之完善 [J], 李晶5.基于粒子群重采样的网络流量解卷积测度提取 [J], 杨洪雪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LDA模型的中文微博热点话题发现
基于LDA模型的中文微博热点话题发现谈成访;汪材印;张亚康【摘要】针对微博文本数量增加速度快、信息量繁杂等问题,将LDA模型应用到热点话题的挖掘中,构建出微博热点话题的识别过程.首先应用LDA模型对微博语料库进行主题建模,采用困惑度方法确定最佳主题个数,通过Gibbs抽样算法实现参数推理,获得语料库的主题一词汇概率分布和文本一主题概率分布,在此基础上计算并识别出微博中的热点话题、热点词汇和热点话题微博.实验结果显示该模型与人工挑选的结果基本一致,表明该模型具有较好的热点识别效果.【期刊名称】《宿州学院学报》【年(卷),期】2014(029)004【总页数】4页(P71-73,77)【关键词】LDA;微博;热点话题【作者】谈成访;汪材印;张亚康【作者单位】宿州学院信息工程学院,安徽宿州,234000;宿州学院智能信息处理实验室,安徽宿州,234000;宿州学院智能信息处理实验室,安徽宿州,234000;宿州学院信息工程学院,安徽宿州,234000【正文语种】中文【中图分类】TP391随着互联网技术的迅速发展，越来越多的人开始使用微博，微博的便捷性、实时性等特点使其成为人们分享信息、发表观点的重要平台。
由于微博文本数量增加速度快、信息量繁杂，使得用户难以对所有的微博信息进行浏览，因此，从海量的微博信息中获取热点话题具有重要的研究意义：一方面有助于用户迅速了解社会各个领域关注的热点，另一方面能为舆情监测领域提供舆论向导。
本文采用一种无监督的机器学习方法——LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型对微博语料库进行主题建模[1]，进而识别出热点话题、热点词汇以及对应的热点话题微博。
LDA模型是Blei等人于2003年提出的一种三层贝叶斯产生式概率模型[2]。
该模型认为文档是由若干主题混合而成，每个主题又由一系列的词汇混合而成。
模型如图1所示。
在图1中，α和β为LDA模型的Dirichlet先验分布，分别表示整个文档集上文本-主题概率分布和主题-词概率分布，N代表单词数，M代表文档集中文档的总数，T代表主题数。
一种新的网络热点话题提取方法
一种新的网络热点话题提取方法随着互联网的发展，人们的思想和交流方式也发生了深刻的变化。
互联网上的热点话题是人们交流和参与的焦点，传统的媒体也渐渐向互联网领域靠拢。
如何快速、精准地获取网络热点话题，已经成为了许多企业和个人的迫切需求。
本文提出一种基于语义分析的新的网络热点话题提取方法。
一、传统热点话题提取方法的问题目前市场上的热点话题提取方法主要依靠社交媒体探测和机器学习算法。
然而，这种方法存在着以下几个问题：1. 依赖于特定平台传统方法主要是通过社交媒体平台的数据挖掘来获取热点话题，但这种方法往往受限于数据平台的数据格式和接口，而且可能存在偏差。
2. 算法容易受到误导基于机器学习的方法，往往将数据视为简单的数字，过度依赖于数据的数量和质量。
但是，网络中存在着大量的虚假信息和噪声，并且热点话题的涌现是一个复杂的过程，机器学习算法有可能无法处理这些情况。
3. 需要手动重新训练传统的机器学习算法需要经过大量的数据和手动选定的特征来进行训练，但随着时间的推移，话题的出现方式和用户的行为也在不断变化，算法需要重新训练以保证准确性，这需要大量的时间和人力成本。
二、基于语义分析的新方法传统的热点话题提取方法中，部分问题可能得到缓解，但不可避免地会出现新的问题，因此，我们提出了一种基于语义分析的方法。
该方法采用语义分析的技术，通过对用户互动数据进行深入分析，包括文本、图片等，找出用户对话题的态度，跟踪话题的变化，辅以自然语言处理技术，解析话题的内涵，从而获取高准确度的热点话题。
三、这种新方法的优势这种新的热点话题提取方法具有以下优势：1. 更加准确基于语义分析的方法可以更加透彻地理解用户对话题的态度，掌握话题流程和发展，有效地避免了传统热点话题提取方法的误导问题。
2. 更加独立基于语义分析的方法，不依赖于特定的平台，比如社交媒体、搜索引擎等，减少了平台选择的压力，有利于提高数据的丰富性和稳定性。
3. 更高效基于语义分析的方法不需要手动重新训练，因为训练集是自动生成的，在新话题出现时，也可以快速识别分析，有利于快速响应用户需求。