基于微博数据挖掘的突发事件舆情演化分析——以艾尔玛飓风为例

通过词频、词增长率和TF-PDF算法提取突发词集合，利用突发词表示文本，结合微博突发事件描述特征进行文本过滤，并提出“绝对聚类”算法对突发事件文本进行聚类。根据微博回复和转发数加权计算热度，检测各事件中热度最大的突发事件，有效检测微博突发事件。

为了更有效地获取监测网站上的突发事件舆情数据，本研究提出了一种基于突发事件热度的站点地图构建算法。该算法利用突发事件主题词典和改进的 Shark search 算法采集样本网页，并在此基础上对目标网站的超链接结构进行数据挖掘，构建包含网站各版块突发事件热度的站点地图。使用该站点地图，网页采集器能够及时调整更新频率，准确采集所需网页，更好地适应监测网站的动态变化。实验结果表明，在站点地图的指导下，突发事件相关网页的采集有效性和效率均得到显著提升。

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

面向网络热点事件舆情分析需求，本研究探索了开放、互动网络环境下用户行为及其对事件传播时空特征的影响。研究利用数据挖掘技术，从网络评论中提取热点事件的时空信息，并通过可视化方式呈现关注群体的地理分布，揭示事件舆论的动态演变，为舆情管理决策提供支持。

这篇研究论文利用 GPS 数据来挖掘商用车的典型驾驶行为特征，并以中国公路为案例。研究通过聚类方法，交通管理者识别出驾驶行为中的模式，比如急加速、急刹车等，这对于提高道路安全和优化交通政策都挺有的。通过聚类，研究者能发现驾驶行为的不同类型，并为政策制定数据支持。 聚类算法在这里发挥了大作用，像 K-均值算法、DBSCAN 等都挺常见的。文章详细了如何进行数据预，如何选择合适的算法来确保结果的准确性。这对于想要深入理解驾驶行为模式的人来说，绝对是一个值得阅读的好资源。尤其在中国这样地理条件复杂的国家，这项研究能为道路安全管理具体可行的参考。 ，这篇论文不仅有实际意义，还为交通管理了新思路。如果你

拓扑结构的微博应用，蛮适合做数据挖掘方向的参考资料。整个 PPT 基于图论来建模，用有向加权图模拟用户之间的互动关系，比如节点 V表示用户，边 E表示关系，权重 W衡量影响力——说白了，就是看谁说话管用。逻辑清晰，建模思路也比较标准，适合刚入门或打算用微博数据做图挖掘的朋友。

微博热搜的数据，更新快、话题多，是个不错的练手素材。搞数据或者前端可视化的你，完全可以拿来玩一玩。不管你是用 Python 爬取，还是想用 JavaScript 做个图表，都能找到合适的切入点。 微博热搜的数据量其实不小，但结构还算清晰，关键字段像热度值、关键词、时间戳这些都挺实用。爬的时候注意下求频率，别被 ban 哦。 你可以配合MRForWeibo做结构化，或者参考下Sinawler的 415M 数据，数据量大、颗粒细，还挺适合跑些聚类或者时间序列图。 如果你想搞个可视化练手项目，推荐看看这个JavaScript 项目，页面效果还不错，echarts配合async/await求数据，响应

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本书提出了一种新颖的社交网络主题检测和分类方法。它解决了当前研究界关注的若干研究和技术挑战，包括对社区成员之间关系和交流的分析，内容质量、权威性、相关性和及时性，基于媒体消费的流量预测，垃圾信息检测，以及个人信息的安全、隐私和保护。