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在大数据背景下,互联网每天都能产生大量的舆情信息,如何从大量的舆情信息中及时发现热点事件,有利于政府及时监控相关热点事件的发展趋势,对网民进行舆论导向的引导,减少舆情信息对社会的不良影响,保护网民的权益,促进社会的稳定.本文针对目前网络舆情热点事件发现模型存在的一些问题,提出了一个基于时间序列的排序模型用于发现热点事件,该模型采用影响热点事件的相关因素作为评价指标,并且指标的相关数据全部为客观数据,有利于模型评价的客观性.为了求解该模型,首先采用熵权法确定模型中指标的权重,然后提出将TOPSIS法和灰色关联法以相对贴近度的形式结合起来进行计算,以判断方案的优劣,最后通过实验验证,和其他热点事件发现算法进行对比,最终得出该方法具有比较好的客观性和准确性.
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太原师范学院学报（自然科学版）
ISSN： 1672-2027
CN： 14-1304/N
Year： 2016
Issue： 3
Volume： 15
Page： 52-56
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