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| 1 | 基于动态主题模型的舆情本体概念抽取显示文摘对现有领域本体学习方法不能直接移植在舆情本体学习方法上的问题进行研究,根据舆情本体的动态主题性提出一种基于动态主题模型的舆情本体概念抽取的方法。结合舆情周期内词语的前驱增速和后继增速提取主题特征词,主题度选取主题词;对主题词通过主题相关度进行聚类,形成主题词簇;对主题词簇下候选概念进行主题概念隶属度的过滤得到舆情本体概念;以上述概念作为种子词寻找左右邻接词得到复合词,过滤得到舆情本体复合概念。实验结果验证了该方法具有更高的准确率和召回率。 | 赵美玲 刘胜全 刘艳 郭竹为 符贤哲 | 2018 | 计算机工程与设计2018，39，4： | 3 |
| 2 | 基于MVC模式的网络舆情管理系统的研究与应用显示文摘针对网络舆情的隐蔽性与广泛性对相关技术具有限制性的缺点,提出了一种基于MVC模式的网络舆情管理系统。该系统基于Windows平台,应用Apache服务器,采用Java开发语言,并结合AJAX技术,以实现对网络舆情的高效采集、准确监控与预警。最后对该系统进行验证,结果表明,该系统具有较强的实用性,满足了用户需求。 | 刘云花 黎泉 | 2017 | 现代电子技术2017，40，24： | 3 |
| 3 | 网络热门话题的跟踪建模与检测分析显示文摘网络热门话题的跟踪对社会稳定、国家安全具有重要作用,针对传统网络热门话题跟踪模型误差大的缺陷,提出改进神经网络的网络热门话题的跟踪和检测模型。首先对网络热门话题的跟踪和检测现状进行分析;然后收集网络热门话题相关数据,采用神经网络对网络热门话题的跟踪进行建模,实现网络热门话题的检测,并对神经网络的局限性进行改进;最后采用具体网络热门话题的跟踪和检测实验对模型的有效性进行测试,与其他网络热门话题的跟踪和检测模型相比,改进神经网络提高了网络热门话题的跟踪精度,降低了网络热门话题的检测错误率,可以为网络舆情管理者提供可靠的信息。 | 李晶 | 2018 | 现代电子技术2018，41，3： | 1 |
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