针对暴恐类新闻基于Graphviz 的可视化系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的迅猛发展和社交媒体的普及，信息传播速度呈爆炸式增长。

然而，这也为恐怖主义、极端主义等有害信息的传播提供了温床。

暴恐类新闻作为反映恐怖主义活动的重要载体，其内容的快速传播和潜在的社会危害性对国家安全和社会稳定构成了严重威胁。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在暴恐类新闻分析领域展开了大量研究，取得了一系列成果，主要集中在以下几个方面：

1. 国内研究现状

国内学者在暴恐类新闻分析方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面:
1.暴恐信息识别与提取:研究者们利用文本分类、关键词提取、命名实体识别等技术，从海量新闻数据中识别和提取与暴恐相关的关键信息，例如事件类型、人物、组织、地点等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:本系统将以互联网上的暴恐类新闻作为主要数据来源，利用网络爬虫技术自动获取相关数据。

针对获取的原始数据，将进行数据清洗、分词、词性标注、命名实体识别等预处理操作，为后续分析提供高质量的数据基础。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：
1.相关理论和技术研究:深入研究自然语言处理、数据挖掘、可视化分析等相关理论和技术，为系统的设计和实现奠定基础。

2.系统需求分析:对暴恐类新闻可视化系统的功能需求、性能需求、安全需求等进行详细分析，形成系统需求规格说明书。

3.系统设计:根据系统需求分析的结果，设计系统的总体架构、模块划分、数据结构、算法流程等，并确定关键技术路线。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.应用graphviz实现暴恐类新闻可视化分析:将graphviz图形可视化语言应用于暴恐类新闻分析领域，设计和实现一个专门针对暴恐类新闻的可视化分析系统，以直观、清晰的方式呈现复杂的信息，为用户提供决策支持。

2.构建多维度关联关系图谱:不同于传统的单一关系图谱，本系统将构建事件、人物、组织、地点等多维度实体之间的关联关系图谱，更全面地展现恐怖主义事件的来龙去脉和潜在联系，为用户提供更深入的分析视角。

3.结合交互式操作提升用户分析体验:系统将提供丰富的交互式操作功能，例如缩放、拖拽、查询、过滤等，方便用户根据自身需求对可视化结果进行个性化的分析和探索。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.刘华,李晓东.融合多特征的新闻文本主题聚类方法[j].计算机工程与应用,2020,56(20):149-155.

2.张亚楠,刘华,李晓东,等.基于lda模型和k-means聚类的新闻文本主题聚类方法[j].计算机应用研究,2021,38(01):277-281 287.

3.李晓东,胡悦,刘华.融合多特征的中文新闻文本相似度计算[j].计算机工程与应用,2020,56(01):141-147.