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[期刊] 情报科学
[作者]
陈显龙 李姝娟
【目的/意义】微博的即时化和快速化等特点使得微博信息,特别是负面信息的传播速度和影响力大为增强,如何更好地管理舆情成为目前亟待解决的问题之一。【方法/过程】本文基于微博的情感特性和传播特性,构建微博舆论场能量模型,并以2015年的十大热点微博为例,分析微博传播特性、情感特性以及时间指数对微博舆情能量场的影响。【结果/结论】数值模拟结果显示,微博舆情情感值的绝对值越大,传播特性的指标越高,微博舆情的正向或负向能量峰值越大,同时微博出现二次峰值;另外时间指数越大,微博舆情的能量耗散越大,微博舆情能量值下降也越
关键词：
微博舆情 情感特性 传播特性 能量场
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 兰玉婷
［目的 ／意义］微博平台产品评论的特征级情感分析问题具有其特殊性，为了对特征分类，解决隐式特征的识别问题，并分析特征情感，提出一种基于特征本体的产品评论情感分析方法。［方法 ／过程］该方法利用构建的特征本体对特征词分类，通过计算情感词与特征的搭配权重来识别隐式特征，并构建领域情感词典和微博表情符号词典，计算微博产品评论的特征情感极性和强度。［结果 ／结论］构建方法模型，通过采集微博评论数据设计实验，验证了提出方法的有效性。
关键词：
特征 本体 产品评论 情感分析 微博
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 朱灿
【目的】识别意见领袖,从而研究分析意见领袖网在微博中的作用。【方法】利用两步聚类的方法识别意见领袖,通过"关注"关系构建意见领袖之间的网络矩阵;通过对各类用户情感进行分析,研究意见领袖网在微博中的作用。【结果】研究结果表明:总体用户的情感主要以消极情感为主,并且意见领袖网的情感会对普通用户的情感产生影响。【局限】仅针对单个事件进行研究,并且识别意见领袖时仅采用两步聚类方法。【结论】明星与大V类意见领袖网的积极情感变化对普通用户的积极情感变化影响最大。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 尹小佳 朱超
【目的】帮助企业实现精准营销,准确识别企业用户的群体特征。【方法】对微博文本进行情感分析,通过Ward聚类将微博发表者聚类成9类群体,并对微博用户进行影响力识别,从情感和影响力两个维度对各个用户群体进行分析,利用一种改进的客户价值矩阵方法辨别不同用户群体的特征。【结果】实验结果表明:9类用户群体对A手机品牌情感倾向存在较大的差异。A手机更受喜欢追赶时髦的女性群体以及从事IT行业的用户青睐,并且该群体影响力较大,能更有效地影响消费者购买该手机。【局限】在进行用户影响力识别时,仅考虑常用指标,未考虑用户微博被
[期刊] 科技管理研究
[作者]
姬晓辉 卢小根
科技型小微企业集群组织结构是一个开放演化、适应性的复杂网络系统,从而其知识传播和扩散具有新的特点。文章首先构建反映集群组织结构变化的NW小世界网络模型,以特征路径长度、聚集系数等参数来反映其组织结构特征和知识传播的关系;其次,结合科技型企业知识吸收的五大特征要素建造网络多维度的知识扩散模型。经模型检验发现,密切的战略联盟关系和知识交流频率能显著地提高网络中的知识扩散量,降低特征路径长度,提高企业知识协同创新的能力。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓君 孙绍丹 王阮 宋先智 李贺
文章主要以微博“滴滴温州女孩遇害”话题评论内容为数据源，计算评论内容的情感值，标注情感正负性，通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的五类主体对象（滴滴、司机、客服、女孩、警察）高相似度的词语，从情感时序分析和舆情主体对象情感演化分析两个方面探讨微博舆情的情感走势。通过分析发现，情感分类模型可以有效预测网民的情感走势；网民的情感时序变化与舆情演变规律相吻合；Word2Vec词相似度计算模型可以有效反映网民对五类主体对象的情感态度和该舆情阶段内的主题特征。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
张凌 罗曼曼 朱礼军 向纯洁
[目的/意义]从情感视角探讨社交网络中影响信息传播的内在因素。[研究设计/方法]从Twitter(推特)平台收集某一电影数据,通过情感分析和认知语言分析工具,分析不同情感下的信息传播网络结构特点;进一步通过方差分析对强传播性、中等传播性和弱传播性的情感强度和认知强度两个维度的差异性进行度量。[结论/发现]强传播性内容具有较高的认知语言特征。其中,负面强传播性信息比正面和中立强传播性信息具有更显著的低情感强度和高认知强度特点。电影话题相关信息在社交网络平台传播过程中,认知强度也是信息传播强传播性的重要因素。尤其在负面情感信息中,理性思考型内容比情感共鸣型内容的传播性更强。[创新/价值]除了探讨情感强度指标,还加入了认知强度指标,从情感强度和认知强度两个维度探讨导致信息传播性强弱的内在原因。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 杨雄飞 李铁军
[目的/意义]从产品评论数据挖掘角度出发,研究多层次、细粒度评论倾向性分析问题,为企业提供更全面的产品改善意见。[方法/过程]提出一种基于产品特征树和LSTM模型的产品评论情感分析方法。该方法结合行业产品特点和依存句法分析结果,通过特征类别、层级和特征表述词构建产品特征树;在此基础上,根据用户评论分句及其所包含的产品特征词汇,运用深度学习LSTM模型进行评论分句情感识别和产品特征情感分布计算。[结果/结论]利用真实汽车产品评论数据集进行试验检验,结果表明该方法情感分类准确率高,可实现面向产品特征层级的多粒度情感分布测算。[局限]产品特征树构建需要人工参与,方法模型的普适性有待进一步检验。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张雪芹 刘岗 王智能 罗飞 吴建华
准确地预测社交网络中的信息扩散节点可以对谣言、计算机病毒等不良信息的传播以及信息泄露做到早检测、早溯源和早抑制。为了提高微观扩散预测精度，该文提出了一个基于多特征融合和深度学习的微观信息扩散预测通用框架(MFFDLP)。为了获取信息扩散的时序特征，基于信息扩散序列和社交网络图，采用门控循环神经网络提取局部时序特征和全局时序特征，并融合形成信息扩散序列表征；为了获取用户交互行为和兴趣爱好的动态表示，根据历史信息构建信息扩散图，使用级联图注意力网络提取信息扩散子图中节点特征和边特征，并通过嵌入查找，融合形成当前信息扩散序列中相应节点的动态扩散表征；使用双多头注意力机制，进一步捕获静态和动态扩散特征的上下文信息，实现了高精度微观扩散预测。在3个公共数据集上的对比实验结果表明：所提方法优于对比方法，在微观扩散预测的精度上最高提高了9.98%。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
杨爽 陈芬
【目的】为更精确地识别网民态度,监测网络舆情,提出一种基于SVM多特征融合的情感5级分类方法。【方法】从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征4个方面,提取动词、名词、情感词、否定词等14个特征,运用SVM方法对微博情感进行5级分类。【结果】实验结果表明,该方法对情感5级分类的准确率为82.40%,召回率为81.91%,F值为82.10%。【局限】训练语料的规模有待进一步提高。【结论】该方法在情感5级分类方面取得较好的效果。
关键词：
微博 情感倾向性 支持向量机 句法分析
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
唐永金
传播和扩散是农业创新推广的两个重要环节。农业创新传播与扩散在目的性、方式方法、信息失真性和推广成本等方面具有不同的特点。农业创新传播包括人际传播、集群传播、组织传播、大众传播和经营传播。政府是农业创新推广的间接主体,对推广机构和农业生产者传播与采用创新有重要影响。农业创新推广一般应坚持选择创新、试验、示范、普及和总结五个步骤。
关键词：
农业创新 传播 扩散 推广 主体 程序
[期刊] 民族教育研究
[作者]
韩晓明
东南亚汉语传播是全球汉语传播的重要组成部分,具有明显的区域性特征。从类型学的角度出发,语言国际传播分为"语源—输出型"和"移民—扩散型"。"语源—输出型"指语言从语源国直接传播到目的国。"移民—扩散型"指移民作为语言的载体,通过跨国迁移把语言资源携带到国外,再在移入国实现语言传承和传播,一般会经历"落地期""保持期"和"扩散期"三个阶段。东南亚汉语传播受华人移民影响显著,属于较典型的"移民—扩散型"传播。本研究详细考察了东南亚汉语传播的三个阶段,认为自20世纪末期以来已进入第三阶段,日益呈现出由族内传播转向跨文化传播的趋势。华人能否更好地继续发挥域外"传播源"角色,有赖于新形势下华人、华人住在国、中国三方的良性互动。为顺应跨文化传播,在教学层面也需要切实加强"华裔+非华裔"混合型课堂教学研究。
关键词：
移民—扩散型 东南亚 华人移民 汉语传播
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周瑛 刘越 蔡俊
[目的/意义]微博作为人们表达观点的重要平台,已成为文本情感分析的一个研究热点。文章提出一个基于注意力机制的LSTM模型,以华为P10闪存门事件微博相关评论为研究对象,分析网络用户对该事件的情感趋向,以验证该模型的有效性。[方法/过程]引入深度学习理论,使用基于注意力机制的LSTM模型进行情感分析以更好地把握文本中的情感信息,提升情感分类的成功率。[结果/结论]基于注意力机制的LSTM模型是一个有效的模型,在分析较长文本的情感特征时更加准确,比较适合微博这类成段落的文本分析。[局限]对于颜文字、表情包等非
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴青林 周天宏
文章通过话题聚类及情感强度分析中文微博舆情，实现对微博热点问题的预测，有利于公众舆情引导。首先充分考虑微博短文本的特点，在特征值提取基础上克服了微博短文本易发生＂文本漂移＂的缺点，并根据微博高频词对微博进行排序实现微博的快速聚类，接着从主观和客观两方面对热点话题的情感强度进行了分析，基于灰色模型跟踪并预测公众情感变化倾向。实验结果表明，本文提出的基于话题聚类及情感强度的中文微博舆情分析方法具有一定的可行性。
关键词：
微博 话题聚类 网络舆情
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