《表1 仿真参数：基于聚合度热点适应机制的网络舆情大数据收敛算法》

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《基于聚合度热点适应机制的网络舆情大数据收敛算法》

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为验证本文算法性能，采取MATLAB仿真实验环境。在本次仿真过程中，自行构建了网络舆情数据集，利用文献[11]采用的爬虫方式，针对安徽省十九大、十九大一中全会热点新闻及安徽2009-2019年两会热点新闻爬取原始数据，爬取对象主要为微博、百度百家号、凤凰大风号、今日头条、主要新闻门户网站、主要中央新闻网站（人民网、新华网等）。热点匹配词汇为“从严治党”、“巡视”、“严重违纪”等反腐方面，单个匹配词汇爬取数据不低于1万条。与此同时，仿真实验采用当前常用的时间片累积挖掘收敛方案[12](Convergence Scheme for Time Slice Cumulative Mining，TSCM算法）及热点度显影收敛方案[13](Convergence Scheme of Hotspot Degree Development，HDD算法）。仿真指标采用收敛时间、聚类生成时间两个指标。在网络舆情数据集中，利用所提算法、文献[12]和文献[13]方法，分别在高密度热点及低密度热点环境下进行仿真。仿真参数表如下：