使用过滤与放大技术的微博数据监控分析系统

摘要：

推特等微博已成为人们交流信息、发表观点的重要平台。针对微博数据海量、动态且复杂多样，导致从微博数据中实时获取有用信息具有一定的难度的问题，设计了一个交互的可视分析系统。系统首先基于关键词过滤和支持向量机分类动态地监控不断获取的微博数据；接着以热力图、统计图、词云等可视化方式呈现微博的过滤效果，以方便用户进行探索；最后借鉴视频运动放大技术对微博数据中的微小时变模式进行放大，能有效地发现数据中的微小特征。以推特数据为例进行实验的结果表明，该系统能动态地对微博数据进行有效分类，并能识别数据中的微小变化模式，帮助用户准确了解事件的发展。

关键词：微博可视化、可视分析、支持向量机、运动放大

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61003193,61572161

在线出版日期：2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1872-1880