目前新浪微博平台,已经存在热点话题的发现和推荐功能,但这些功能对校园微博热点发现与舆情监控方面存在不足之处。
校园微博有针对性的舆情监控目的,而微博平台没有提供针对校园微博的热点发现,因此校园微博热点话题发现系统对于高校舆情监控有着关键的意义。本文基于 K-means 聚类算法实现一套校园微博热点话题发现系统,通过改进相关算法等步骤提高了获取热点话题的准确性,并实现可视化界面操作获取微博数据和热点话题等操作,方便舆情人员快速获取舆情热点。
2 相关技术介绍
2.1 网络爬虫技术
网络爬虫 (web crawler),也叫网络蜘蛛( spider),是一种按照特定规则,用来自动浏览并获取万维网上资源的程序或脚本。网络爬虫程序也是搜索引擎中的重要组成部分。目前网络爬虫主要分为几种类型:通用网络爬虫、主题网络爬虫、增量式网络爬虫、深层网络爬虫。
本文介绍了基于Python的K-means聚类算法在校园微博热点话题发现系统中的应用,结合TF-IDF权重计算,实现文本预处理、特征选择和向量空间模型构建,通过可视化界面展示热点话题,为舆情监控提供支持。系统采用网络爬虫获取数据,jieba分词,使用改进的TF-IDF算法进行特征提取,并针对微博文本的特性进行预处理和分类,最后通过K-means聚类算法找到热点话题。
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