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基于Web新闻的案(事)件抽取与时空分析系统

作者: 吴镇城 ; 卢毅敏

摘要:新闻,自古以来便是人们了解社会动态的重要途径,大数据时代,由于Web新闻自身所具有的客观性和真实性,其蕴含的数据价值凸显。针对新闻网站中案(事)件信息丰富、易采集等优点,研究开发一套基于Web新闻的案(事)件抽取与时空分析系统,抓取各个新闻网站对发生于福州的案(事)件相关信息的报道,对新闻信息进行判别清洗与解析,采用支持向量机进行案(事)件类别分类,多类别分类精度达75%,抽取经分类处理之后的案(事)件文本中的案(事)件时空信息并进行时空分析,以毒品案(事)件为例,将解析结果与公安毒品案(事)件分别做核密度估计,结果表明,福州毒品事件集中发生于茶园派出所和象园派出所等辖区。该系统有利于分析福州社会动态,也为公安部门提供了信息辅助。


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