【摘 要】
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[目的 /意义]针对目前从开源网络信息中采集网络恐怖信息难、采集效率低的问题,提出一种回归分析法,以综合语义相关与网页重要性两个因素,从而提高网络恐怖信息的采集效率。[
【机 构】
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湖北工业大学经济与管理学院; 国家电网武汉市东湖新技术开发区供电公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“微博环境下实时主动感知网络舆情事件的多核方法研究”(项目编号:71303075)和“大数据环境下基于特征本体学习的无监督文本分类方法研究”(项目编号:71571064)研究成果之一
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[目的 /意义]针对目前从开源网络信息中采集网络恐怖信息难、采集效率低的问题,提出一种回归分析法,以综合语义相关与网页重要性两个因素,从而提高网络恐怖信息的采集效率。[方法/过程]通过分析、比较主题爬虫的特性,结合网络恐怖信息的特点,找出PageRank算法和TF-IDF算法中适用于恐怖信息采集的优点,并结合回归分析法,将恐怖信息的采集策略进行相关度预测,用预测结果反馈调节信息的采集过程。[结果/结论]网络恐怖信息采集要兼顾采集的数量和质量,在传统主题爬虫算法的基础上进行改进,提出针对于开源网络恐怖信息采集的爬虫优化算法,可以提高信息采集效率。
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