基于舆情数据的群体性事件识别研究OA

针对国网客服中心客户重复诉求问题,面对舆情群体性事件的冲击,须了解舆情群体性事件的演化规律,确定事件类别,提炼事件特征.基于不同类别的网络群体性事件,基于海量的95598工单数据集,通过LDA主题模型与高斯混合聚类算法相结合,利用LDA模型实现文本潜在语义的识别构建的网络群体性事件动态识别模型,通过大量的文本训练,当事件聚类数为6时有良好的解释性.利用LDA主题模型和高斯混合聚类算法,减少了模型的迭代次数,确定最佳主题数,提高了网络群体性事件识别结果的准确性.