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[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] 情报学报
[作者]
刘自强 岳丽欣 许海云 方曙
共词分析是图情领域的基本分析方法之一,探索构建时序共词网络并实现其动态可视化,对于改进、丰富经典共词分析方法具有一定的意义。本文提出时序共词网络构建及其动态可视化方法,首先抽取关键词时间标签,利用关键词的时间标签及其共现关系构建时序共词网络邻接表单数据;然后,基于可视化方法构建时间分层的共词网络图谱,并结合交互式可视化技术实现时序共词网络的动态可视化,从而有效揭示共词网络的动态演变过程。通过对我国图书馆学、情报学领域的数据挖掘相关研究进行实证,验证了本文提出方法的可行性和有效性。
关键词：
时序 共词网络 交互式 可视化
[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] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
Page Rank算法是应用最广泛的静态网络节点中心性排名算法,拓展Page Rank算法,使其能够用于计算动态网络的节点中心性是非常有意义的研究问题。本文首先基于网络重构和随机游走策略重构,定义了两种动态网络Page Rank中心性;继而给出利用分段线性拟合刻画节点中心性演化过程、预测节点中心性变化趋势的算法;最后构造图书情报领域的动态科学家合作网络,利用本文定义的中心性得到作者影响力的变化趋势,通过与真实变化趋势相比较,验证所提中心性定义的有效性。实验结果表明,本文提出的动态网络中心性能够更加准确的刻画节点中心性的演化过程、预测节点中心性的变化趋势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
魏静 刘启凡 朱恒民 洪小娟 黄卫东
[目的/意义]为研究网络个体观点在人际社交网络和平台媒体信息共同影响下的演化情况，依据现实情景构建“静态—动态”二模连接机制，并引入动态智能信息推荐机制，对于研究个体在现实网络情景和社交平台技术下的观点变化情况有重要意义。[方法/过程]基于改进的DW模型，针对影响个体的两个群体分别构建静态和动态连接，采用灵敏度分析的方法研究不同参数对群体观点演化的影响。[结果/结论]通过仿真软件运行结果分析发现，二模连接机制协同影响下的群体观点具有明显的分簇和聚合两个阶段，最终稳定观点趋向平台观点均值，连接数量、推送范围、信任度的变化对群体观点演化过程都有影响。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
王彦 修春亮
随着5G、AI(artificial intelligence)技术的进一步发展，互联网产业已经进入视频社会化时代。论文以抖音数据为基础，借助社会网络分析方法分析中国城市网络特征，并利用参数最优地理探测器探讨其影响因素。结果表明：(1)基于本地与非本地联系划分的不同类型城市的不均衡分布模式与长期存在的“东—西”差距基本吻合，基于抖音社交平台的城市等级并不完全遵循传统的城市等级体系；(2)整体网络呈现出了“三棱锥结构”，与“十四五”规划中城市群的发展格局具有极大的相似性；(3)中国城市网络中心性主要影响因素为经济发展水平和信息发展水平，次要影响因素为物流发展水平和旅游发展水平；(4)不同地区由于发展阶段的不同表现出了较明显的空间差异，西南地区受物流发展水平影响更大，东北地区除此之外受旅游发展水平影响较大，西北地区除此之外受经济发展水平影响较大。研究结果可为大数据背景下的中国城市网络研究提供新的视角，并且对不同地区的城市中心性提出更有针对性的提升建议。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
商宪丽 王学东
本文针对微博文本的简短、动态性等特征，提出一种新的文本特征提取方法，提升微博话题识别任务中文本聚类算法效果。利用词项共现的思想，针对微博时序文本构建动态共词网络。在动态共词网络中，边权重随着时间推移而线性衰减，并在此基础上利用网络的度中心性计算微博文本特征权重。从新浪微博中采样构建实验数据集进行实验，结果表明动态共词网络特征提取方法相较于文档频率方法，更适宜于提取微博文本特征，能取得更好的微博话题识别效果。
[期刊] 情报杂志
[作者]
裘江南 谷文静 翟劼
[目的/意义]对微博消息进行热点话题挖掘,进而从海量微博文本中实时找出用户关注、讨论的热点事件,是进行舆情监测、应急管理的基础。然而,现有微博热点话题检测研究却大多忽略了不同影响力用户对话题产生及传播的作用,并且检测结果直观性较差。针对此问题,提出了基于用户影响力的热点话题检测方法。[方法/过程]首先识别用户特征要素,构建用户影响力模型,计算用户影响力;然后,综合考虑主题词影响力、影响力增长速度和增长斜率,提出基于用户影响力的微博热点话题主题词抽取方法,抽取主题词簇;之后,识别核心主题词并进行热点话题关键
关键词：
话题挖掘 用户影响力 微博 文本挖掘
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吕帅朝 马宝玲 宋磊 王亚男 段援朝 宋怀波
[目的]提出了一种YOLON目标检测网络,为油茶果采收装置夜间非结构化环境下果实目标的精准识别提供技术支持。[方法]在改进YOLOv3的基础上建立YOLON目标检测网络,先在图像输入端添加照度调整模块(LA)对输入图像的照度进行自适应调整,以加强前景图像特征的显著程度,利用特征提取网络对输入图像进行多次卷积以得到对应的特征图;然后在特征融合层添加夜间隐性知识模块(NPK),以先验信息的形式辅助网络预测,提高夜间果实目标的识别准确性;最后对网络特征图进行解码处理得到对应的目标检测框,从而完成对夜间油茶果实目标的检测。为验证所提出网络的有效性,采用准确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP)和综合评价指标(F1)对YOLON及对比网络YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s的检测效果进行定量评价。[结果]用YOLON和各对比网络在夜间油茶果数据集上进行训练和测试,YOLON网络的P、R、mAP、F1分别为94.00%,83.63%,94.37%和89.00%,mAP分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.32%,4.93%和2.33%;对不同果实数量油茶果图像进行测试,YOLON在单果、双果和多果测试数据集上均有较好表现,其对这3类果实目标检测的mAP为98.34%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.17%,8.99%和4.35%;对整树小尺寸油茶果实的检测效果,YOLON的mAP可达93.56%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLO75s高1.24%,8.66%和5.57%;在对整树油茶果实图像进行检测时,YOLON的平均置信度为0.69,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高0.09,0.22和0.14;此外,用YOLON对夜间采集的处于重叠、遮挡、复杂背景等多态耦合下的油茶果实图像进行检测,也均具有较高的检测置信度。[结论]YOLON可以满足油茶果采收机器人果实定位精度的要求,将其应用于油茶果夜间图像的检测是可行的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 苏琼 张馨月
[目的/意义]从时序主题演化的角度,构建探测科学领域研究前沿的途径与方法,为科技创新和科研决策提供有效支撑。[方法/过程]提出基于时序主题关联演化的前沿探测三阶段模型。首先将领域文本集合按照时间窗进行划分,利用LDA主题模型生成各个时间窗的研究主题;再通过相邻时间窗主题之间的相似度建立主题关联,设置主题关联过滤规则并对无效主题关联进行剔除;最后,按主题之间的关联关系构建主题演化路径,根据主题路径变化探测科学领域研究前沿。[结果/结论]以石墨烯领域中文科技文献为研究案例,进行时序主题关联演化分析,探测出石墨烯纳米复合材料及其应用、石墨烯电极材料研究以及石墨烯光电性能和应用三大研究前沿,验证了方法模型的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
许鑫 陈路遥 杨佳颖
数字人文作为新兴领域,厘清来龙去脉将有助于夯实研究基础。在关注到引文文本的价值并未被充分利用后,本文融合了文献集与引文文本集的关键词共现网络,通过"吸收—形成—被吸收—扩散"的演化过程,观察数字人文领域的研究热点的发展路径,挖掘数字领域的潜在价值点。研究发现,数字人文领域的研究脉络在不断细分和深化,其中史学相关研究集中度较高,有专深化的倾向;社交媒体相关研究则是未来繁荣的趋势所在。
关键词：
知识网络 数字人文 引文上下文 融合网络
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
孟璇 熊回香 叶佳鑫
文章从共词网络视角出发，将主题演化分析研究思路引入研究方法的演化分析，以反映主题维度下研究方法的演化情况，并提出学术论文研究方法演化分析模型。首先，通过关键词语义类型划分和基于共词强度的选词策略构建共词网络；其次，利用Louvain算法对共词网络进行主题识别，并根据相邻时期主题关联的强度来构建主题演化链；最后，依据主题演化链从主题社区中提取研究方法类关键词以初步构建研究方法演化链，在此基础上通过研究方法的扩充及其重要性评价对研究方法演化链进行优化，并对该演化链进行分析和阐释。实证结果表明：该模型所提模型可以较好地从主题维度描述其对应研究方法的演化情况。
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