江务学

(东莞职业技术学院 计算机工程系，广东 东莞 523808)

社交网络中热点话题深度挖掘方法及实验测试

江务学

(东莞职业技术学院 计算机工程系，广东 东莞 523808)

互联网大数据时代，社交网络数据交互具有实时性、社会性、复杂性；多元架构数据信息中会存在热点话题数据；传统社交网络热点话题挖掘方法存在热点词条检索速度慢、话题词条层浅、断层数据无法挖掘等一系列问题，如何将社交网络中的热点话题数据进行挖掘，针对这一问题提出大数据信息词条特征比对提取方法，对社交网络中的大数据数据信息词条进行特征显化处理，采用饼图对比方式对特征化词条数据进行网络互交频率展现，采用多维数据获取法，解决社交网络热点话题挖掘中出现的数据阻滞现象，满足社交网络中热点话题深度挖掘的要求；通过仿真实验对提出方法进行效率、准确度、速度测试，实验结果表明，提出方法对社交网络中的热点话题挖掘快捷、高效、实用性强。

社交网络；热点话题；挖掘；信息词条特征

0 引言

近年来，社会发展速度加快，信息通信科学技术发展迅猛。信息网络架构逐渐完善，光纤、4G网络基站等高速网络传输介质与技术的运用使人、机、物构成多元化大数据空间[1-2]，标志着大数据时代的到来。互联网大数据时代，个人数据信息集中交互构建了相对稳定的社交网络空间。随着网络普及，社交网络成为获取外界信息、亲人朋友相互沟通交流的重要手段，并已成为当下热点话题发布的前沿阵地。……