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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
毕凌燕 王腾宇 左文明
热点主题识别旨在确定微博的热点主题,其分析结果对于人们获取即时重要资讯,了解社会关注焦点具有重要的应用价值。文章利用火车头采集工具对微博热点话题进行抓取,提出基于概率模型的微博热点主题识别模型,并比较与词频统计聚类方法在微博主题识别中效果的优劣。实验表明,该模型可以充分地利用概率模型的优点,相比于词频统计聚类算法,更适合应用于微博分析中的主题识别环节。
关键词：
微博 热点主题识别 概率模型 实证研究
[期刊] 现代情报
[作者]
丁晟春 王楠 吴靓婵媛
[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子—主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶春蕾 冷伏海
海量的科技文献中蕴含着大量揭示学科内容的主题信息。文章提出了一种新的概率模型:引文—主题概率模型,该模型对文献中的关键词和引文进行联合建模以完成科技文献中的主题内容识别,在获得主题中关键词分布的同时也获得相关主题间的引文分布。实验表明,基于引文—主题模型识别的主题信息能为进一步的主题演化分析提供一定的分析基础。
[期刊] 情报科学
[作者]
严承希 王军 李晓杰
【目的/意义】结合随机游走算法Page Rank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法C_BI-Page Rank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对Page Rank算法进行理论回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-Page Rank算法模型,然后采用4种不同因素组合的Page Rank算法对Web of Science系统2006-2016的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间
[期刊] 情报学报
[作者]
孙佳佳 李雅静
对作者关键词进行价值细分研究，有助于识别学科高价值研究热点主题，帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型，对各个指标进行动态加权，多次实验后，形成多组关键词价值细分结果；从关键词生命周期的角度，结合医学领域的生存分析方法，使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证，识别出最优价值细分结果；依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文，对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法，本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类，较好地识别了高价值热点主题。
关键词：
价值细分 热点主题 主题识别
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
裴超 肖诗斌 江敏
大规模文档集中潜藏的语义信息一般可以用潜在狄利克雷（ＬＤＡ）主题模型识别，因为微博短文本语义稀疏，所以在微博短文本聚类中的应用并不理想。利用传统的潜在狄利克雷分布的主题模型来给微博建模，得到的微博用户分布并不直观，通过改进的ＬＤＡ模型将用户表示为主题概率向量，不仅能够充分地挖掘文本隐藏的语义信息，同时能够直观地呈现用户的主题分布。提出基于密度区域划分的Ｋ－ｍｅＡｎｓ算法对微博用户进行聚类。使用真实的微博数据集进行验证，与传统的Ｋ－ｍｅＡｎｓ聚类方法对比，采用该方法对微博用户的聚类能够有较明显的提高。
关键词：
微博 主题模型 文本聚类 k均值算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 祝黎 谢力
随着社交网站用户爆炸性增长,寻找与自己兴趣相投的潜在朋友越来越困难。为了有效解决以上问题,基于社会关系理论中的同质性理论和三元闭包关系理论,分别从社会关系和内容两个维度向社交网络用户推荐志同道合的朋友。并利用LDA的扩展模型UserLDA对新浪微博用户进行兴趣主题建模,通过用户-主题概率分布矩阵计算用户相似度,以进行TopN二级好友推荐。在真实微博语料库上进行试验表明该推荐算法有较好的准确性和多样性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张霁阳 张鹏 兰月新 钟义勇
[目的/意义]舆情反转现象的频发消耗了网民的信任感，降低了网民在网络世界的安全感。基于舆情大数据对反转现象进行及时的分析识别，对营造健康安全的互联网舆论环境具有重要意义。[方法/过程]本文通过案例分析对舆情反转的特征与规律进行了归纳总结，并从主题演化角度出发，提出了一种基于主题聚类模型LDA与门控循环神经网络单元（GRU）的舆情反转实时识别模型（DDPOR）。首先根据时间窗口采集实时文本数据，利用主题模型动态计算事件的当前言论较于先前观点的主题吻合度。随后结合文本时序特征，利用门控循环神经网络完成反转判定，实现网络舆情事件的反转预测。最后选取27个经典舆情反转案例开展实证分析，检验模型对反转的识别率与灵敏度。[结果/结论]实验表明，DDPOR可以及时地实现舆情反转的自动化识别，识别准确率高达90.54%，优于其他对比模型，且对网络舆情的实时监测与管控具有一定实战价值。
[期刊] 调研世界
[作者]
许可 蒋耘莛
在这个移动互联网的时代，社交网络引起了人们的广泛关注。社交网络是一个由行动者及他们之间多种多样的关系构成的巨大网络，其核心价值在于关系数据的分析。指数随机图模型是一系列分析社交网络的统计模型。该模型中的参数主要是构成社交网络的各类结构，也就是联系不同行动者的各类纽带。通过分析这些结构，可以了解行动者是如何受到社交网络中各类关系的影响，从而进一步探索该社交网络的形成过程。总的来说，指数随机图模型应用在网络数据的分析中，能够研究社会结构及网络进程。本文介绍了不同假设下几种常见的指数随机图模型的基本思想，包括伯努利模型、p1模型、p*模型、社交圈模型，并通过新浪微博数据，详细介绍这几种模型的应用。在实证部分，本文通过数据模拟进行模型检验，验证了社交圈模型优于其他几种模型的结论，并联系实际进行了解释，同时介绍了其在好友推荐等应用方面的参考价值。
[期刊] 调研世界
[作者]
许可 蒋耘莛
在这个移动互联网的时代，社交网络引起了人们的广泛关注。社交网络是一个由行动者及他们之间多种多样的关系构成的巨大网络，其核心价值在于关系数据的分析。指数随机图模型是一系列分析社交网络的统计模型。该模型中的参数主要是构成社交网络的各类结构，也就是联系不同行动者的各类纽带。通过分析这些结构，可以了解行动者是如何受到社交网络中各类关系的影响，从而进一步探索该社交网络的形成过程。总的来说，指数随机图模型应用在网络数据的分析中，能够研究社会结构及网络进程。本文介绍了不同假设下几种常见的指数随机图模型的基本思想，包括伯努利模型、p1模型、p*模型、社交圈模型，并通过新浪微博数据，详细介绍这几种模型的应用。在实证部分，本文通过数据模拟进行模型检验，验证了社交圈模型优于其他几种模型的结论，并联系实际进行了解释，同时介绍了其在好友推荐等应用方面的参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 经济体制改革
[作者]
苏楠 罗中枢
本文以2005～2011年间CSSCI收录的6470篇我国行政管理研究领域的学术论文为样本,采用文献计量学引文分析、共词分析等方法及其可视化技术,利用引文网络分析工具CiteSpace和社会网络分析工具Ucinet,绘制出国内行政管理研究的科学知识图谱。挖掘出我国行政管理研究的十大热点主题:行政管理体制改革与政府职能转型、政府绩效管理、公共政策与公众参与、电子政务与政府信息公开、基本公共服务均等化、治理问题、政府责任与危机管理、公共行政理论研究、公务员制度建设、第三部门等。进而捕获研究的前沿趋势:群体性事件是未来几年最受关注的热点前沿;基本公共服务均等化是未来一段时期学者研究的主要对象之一;网...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 向坤
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
关键词：
LDA 微博热度 主题模型 热点挖掘
文献操作()
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文献计量分析
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