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

随着互联网和社交媒体的迅速发展，暴恐类新闻传播速度加快、影响范围扩大，对社会稳定和国家安全构成严重威胁。

及时有效地获取、分析和应对暴恐类新闻，对于维护国家安全、社会稳定和人民生命财产安全具有重要意义。

本选题旨在研究和开发一个针对暴恐类新闻的基于graphviz的可视化系统，利用数据可视化技术，将复杂的暴恐类新闻数据以直观、易懂的图形方式展现，帮助用户快速了解事件的来龙去脉、人物关系、事件发展趋势等关键信息，为相关部门提供决策支持，提高反恐防恐的能力和效率。

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和可视化领域展开了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在暴恐类新闻分析方面，主要集中在文本挖掘、情感分析、事件检测和趋势预测等方面，并开发了一些分析系统。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.数据采集与预处理:利用网络爬虫技术，从互联网上采集暴恐类新闻数据，并对数据进行清洗、去重、分词、词性标注等预处理操作，为后续分析和可视化做好准备。

2.关系挖掘与知识图谱构建:利用自然语言处理和机器学习技术，从新闻文本中自动提取关键信息，如人物、地点、组织、事件等，并分析它们之间的关系，构建暴恐类新闻事件的知识图谱。

3.基于graphviz的可视化设计与实现:利用graphviz图形可视化工具，设计并实现针对暴恐类新闻数据的可视化方案，包括事件发展时序图、人物关系图、组织网络图等，以直观、清晰的方式展示事件的关键信息和复杂关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:搜集并研读国内外关于数据可视化、暴恐类新闻分析、知识图谱构建等方面的相关文献，了解相关领域的研究现状、发展趋势和最新技术，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据采集与分析:利用网络爬虫技术，从互联网上采集暴恐类新闻数据，并对数据进行清洗、去重、分词、词性标注等预处理操作。

然后，利用自然语言处理和机器学习技术，从新闻文本中自动提取关键信息，构建暴恐类新闻事件的知识图谱。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将graphviz图形可视化工具应用于暴恐类新闻数据分析:graphviz是一个开源的图形可视化工具，能够生成各种类型的图表，具有简单易用、图形美观等优点。

本研究将graphviz应用于暴恐类新闻数据分析，可以将复杂的新闻数据以直观、易懂的图形方式呈现，提高用户对数据的理解和分析效率。

2.构建暴恐类新闻事件的知识图谱:知识图谱是一种语义网络，可以将现实世界中的实体和关系以图的形式表示出来。

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.李佳,沈洁.面向事件的网络舆情可视分析研究综述[j].情报科学,2018,36(09):166-173 180.

2.涂承胜,李晶,刘华,等.基于多源数据融合的网络安全态势感知可视化技术[j].计算机应用研究,2022,39(02):337-343.

3.王丽娜,沈煜,周志华.面向网络安全事件的可视分析技术研究[j].软件学报,2020,31(06):1753-1772.