基于新闻内容的新闻热点发现.docx

上传者: beans9 | 上传时间: 2021-11-07 15:40:00 | 文件大小: 2.04MB | 文件类型: -
本文以财经领域的新闻为目标,通过爬虫技术抓取网络上的大量财经新闻,利用jieba分词对新闻内容文本进行预处理,去除一些对聚类无用的词,并给剩余的词加上词性;之后用词频-逆向文件频率方法(TF-IDF)得到分词以后的每篇新闻报道内容的文本特征,再用使用基于密度的DBSCAN聚类算法分析发现热点;从发现的热点中,再利用k-均值算法进行词汇聚类分析,得出热点所涉及的人或事物,以此分析出社会对经济领域比较关注的问题和话题,并通过实验对结果进行验证。考虑到通用性,在最后设计了一个可视化界面,通过操作窗口上的按钮来让他人能够便捷的使用这些功能,以图表和文字的形式将最后的结果展现出来。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明