时间敏感的微博热点爬取与发现模型研究  

Research on Time Sensitive Microblog Hotspot Crawling and Detection Model

作　　者：应毅[1] 李晓明 栾晶[1] YING Yi;LI Xiaoming;LUAN Jing(School of Computer Science and Technology,Sanjiang University,Nanjing 210012,China)

机构地区：[1]三江学院计算机科学与工程学院

出　　处：《淮海工学院学报（自然科学版）》2019年第2期25-28,共4页Journal of Huaihai Institute of Technology:Natural Sciences Edition

基　　金：江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2018SJA0506);江苏省教育厅高等学校自然科学研究面上项目(18KJB520042);江苏高校“青蓝工程”资助

摘　　要：社交媒体的发展使传统的舆情热点发现技术面临严峻挑战.结合时间因素,构建了基于微博页面的数据爬取与热点发现模型;通过时间因子修正热度指数,使针对舆情热点重要性的排序更具时效性.依托新浪微博数据的实验表明,时间敏感的微博热点发现算法能更为合理地发现热点话题.With the vigorous development of social media, the traditional public opinion hotspot detection technology faces serious challenges.A data crawling and hotspot detection model based on Microblog page was constructed by integrating the factor of time.By correcting the heat index by time factor, the ranking of the importance of public opinion hotspot is timelier.Experiments show that the time sensitive Microblog hotspot detection algorithm proposed in this paper can detect hot topics more reasonably.

关 键 词：社交媒体 微博 网络爬虫 热点发现 时间敏感 

分 类 号：G202[文化科学—传播学] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]