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[期刊] 图书情报工作
[作者]
廖君华 孙克迎 钟丽霞
设计基于网络数据的时序主题演化系统Hot Topics Analysis System(HTAS),实现网络热点话题数据源自动定制、自动获取和自动存储。针对中文话题分析,HTAS集成了Google的开源分词系统IKAnalyzer,批量处理中文文档。采用LDA模型对网络热点话题主题进行提取,并利用时间标签发现热点话题,通过图标形式可视化展示其演化规律。通过"钓鱼岛事件"的实验证明,HTAS系统能快速获取、存储网络热点话题,并能有效地分析其演化趋势。
关键词：
主题模型 话题演化 热点话题 LDA
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈舒婷 疏学明 胡俊 解学才 张雷 张伽
网络舆情安全是社会安全的重要组成部分,识别和追踪热点话题是治理突发事件网络舆情的基础。现有研究具有网络舆情事件表征不全面、对于热点话题的识别和追踪局限于语义信息等问题。该研究基于社交、内容、话题、情感4个维度构造超网络模型,并引入时间特征作为网络的连接关系,用于定量表征时序的网络舆情事件;将话题节点在超网络中的中心性及中心性变化率作为话题热度的度量指标,实现热点话题发现及演化跟踪;应用“甘肃白银马拉松”微博舆情案例对模型和指标进行验证分析。研究结果表明:该时序超网络模型能够清晰表征突发网络舆情事件,中心性及中心性变化率指标能够准确识别和跟踪热点话题,并为实时态势研判预警、舆论引导等提供指导。
关键词：
超网络 网络舆情 中心性 微博话题
[期刊] 情报科学
[作者]
魏德志 陈福集 林丽娜
【目的/意义】网络舆情的热点话题对政府和网民有着很大的影响,及时发现热点话题有利于政府监控话题的发展。【方法/过程】本文提出了基于时间序列的话题动态演化两层模型,并将新闻网页内容的相似度和页面链接分析作为话题热度的计算依据,然后利用改进的Single-Pass算法进行增量聚类获得聚类中心,最后根据热度权重将聚类中心进行排序,获得热点话题。【结果/结论】通过实验验证,该算法发现效果好,能够更好地获得热点话题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
程齐凯 王晓光
共词网络在一定程度上可以表示特定学科领域的知识结构。为分析主题演化过程,将网络社区的演化分为6种类型,分别为产生、消亡、分裂、合并、扩张与收缩。在此基础上,利用Z-value算法和社区相似度算法,构建一个科研主题演化分析模型。与传统的基于词频的分析思路相比,所提出的基于共词网络社区演化分析的框架不强调词频的变化,而是强调词间关系的变化,试图通过中观层面的网络社区的演化分析揭示科研主题发展规律。
[期刊] 情报学报
[作者]
宋凯 陈悦
揭示技术演化脉络是把握技术发展规律的前提，基于专利信息的主题挖掘是基于技术发展微观机制呈现宏观规律的重要研究内容，对技术超前布局和创新驱动实践具有重大意义。技术主题动态演化分析DPL-BMM (Dirichlet process biterm-based mixture model with labelling)是一种附有标签的基于双项狄利克雷过程的混合模型，其突破了传统主题模型在进行主题识别时需固定主题数目的局限，通过增加技术主题表示模块使识别到的技术主题内容更加明确。本文以人工智能领域技术为例进行实证分析，研究结果表明，该方法对技术主题及其演化脉络展示具有实际应用价值。
关键词：
技术演化 主题识别 人工智能 可视化
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
方小飞 黄孝喜 王荣波 谌志群 王小华
【目的】运用中文信息处理和话题识别与追踪的方法,从大量移动投诉文本中找出有价值的信息。【方法】从分析投诉文本的特点入手,使用k-means先对文本聚类。利用LDA对每个类进行建模,提取话题,并从词频、词跨度和词长三方面计算每个话题中词的权值,把权重最大的词作为该话题的标签,并计算每个话题的文档分布概率均值。对具有相同标签的话题,先按照均值最大的原则去掉重复标签话题,再对所有话题计算文档支持率,并将文档支持率作为话题的热度,通过热度区分热点话题和一般话题。【结果】对投诉文本进行时间上的建模,通过对比一般话题
[期刊] 情报学报
[作者]
王凯 潘玮 杨宝华
舆情话题检测与情感演化分析在舆情监控中起着非常重要的作用,但当前方法存在着情感话题含义不明确、情感态势评估不精确等问题。在OLDA (Online Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上引入情感强度,并提出一种情感迭代思想,构建在线话题情感识别模型OTSRM(Online Topic and Sentiment Recognition Mode)。该模型通过增加基于β先验的情感遗传度,建立情感演化通道,获取特征词、情感词2个分布矩阵,最后使用相对熵方法计算话题焦点在相邻时间片段上的最大情感值,从而高效地识别不同文本的话题情感。在5个网络事件数据集上对OTSRM模型进行有效性验证,并与主流模型进行了对比,实验表明OTSRM模型在舆情话题识别与话题情感演化分析方面实现了良好效果。
[期刊] 情报杂志
[作者]
余本功 张卫春 王龙飞
[目的/意义]话题检测和演化分析是网络舆情监控中的热点问题,对热点话题的检测和演化分析有助于挖掘热点话题和深入理解话题的演化趋势,并给以舆情监控者提供完整的话题演化路径和更为合理的决策意见。[方法/过程]OLDA(Online Latent Dirichlet Allocation)模型是用于挖掘热点话题和分析话题演化的工具,由于其存在新旧主题混合、冗余词较多的缺点,采用双通道模式对主题、词分布的遗传度进行改进,并给出了新的词分布计算方法。[结果/结论]提出的改进OLDA模型解决了新旧主题混合问题,降低冗
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
刘冰瑶 马静 李晓峰
【目的】通过一种特征降维方法解决传统词同现导致文本复杂网络处理大规模语料库时的高维性和稀疏性瓶颈问题。【方法】以共现概率表示词语间互信息值,抽取大于阈值的词语组合,以此为基础根据句法结构获得三级词条构建初始网络,通过修正算法完成文本复杂网络的进化,实现话题语义表达。【结果】以微博热门话题"全球爆发网络勒索病毒"下6 936条微博构建语料库进行实验,得到具有217个节点,2 019条边的网络模型,并用于微博话题特征发现研究,获得优化效果。【局限】文本复杂网络的网络节点权重赋值存在进一步探索的空间。【结论】该
关键词：
特征降维 文本复杂网络 话题表示
[期刊] 情报学报
[作者]
杨欣谊 王伟 朱恒民
社交平台是网民传达观点和情感的重要途径，分析社交平台话题分布及演化过程能够揭示舆情热点及传播发展过程，对引导公众舆论具有重要的参考作用。本研究利用网络社团演化的方法检测社交平台话题并分析其演化过程。首先，对用户发布的文本内容进行时间切片，构建时序共词网络并提取各时间切片的主干网络，利用Leiden算法检测社团来表示话题。其次，提出基于社团正向和反向转移概率及社团规模的话题演化事件检测方法，识别话题演化中的持续、增长、收缩、合并、分裂、新生以及消亡等事件。以新浪微博平台新冠肺炎疫情相关微博为例，在话题检测中发现，主干网络相较于原始网络能够检测到更多话题，话题内容区分粒度更细。在话题演化分析中，发现了公众情绪由消极转积极、防控和医疗工作专业化、国际疫情蔓延态势及疫情对经济的影响逐步扩大等演化路径。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕鲲 施涵一 靖继鹏
[目的/意义]突发公共卫生事件下的网络舆情治理至关重要，探究该事件中网络舆情热点话题形成的组态路径，能够更好地把握舆论走向，为相关部门及时有效地管理和引导网络舆情提供参考。[方法/过程]选取新冠疫情期间相关的44个代表性微博热搜话题，采用扎根理论提取事件属性、事件主体、事件范围以及事件倾向4个前因变量，并采用热搜持续时间这一结果变量，利用模糊集定性比较分析方法进行研究。[结果/结论]通过fsQCA3.0软件生成五条热点话题形成组态，结果显示大范围的权威信息更易形成热点话题，不同的前因变量排列组合均能成为热点话题形成的条件，并通过对各前因变量影响程度以及组态路径的分析提出应对突发公共卫生事件网络舆情的建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李霞 王连喜 路美秀 刘汉锋 刘俊延
[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统
关键词：
网络热点话题识别 热词抽取 复合词聚类
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王忠福 张大澎 张安年
提出了一种基于神经网络的消费函数预测模型。与传统预测方法对比计算后发现 ,该模型在精度方面优于传统的消费函数预测模型 ,且具有随着样本点的增加进一步优化模型参数的功能 ,为经济系统建模和预测提供了新的思路。
关键词：
消费函数 神经网络 BP网络 预测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
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