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[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] 图书情报工作
[作者]
孙明溪 刘春琦
[目的 /意义]在大数据时代面对海量的数据用户有时会束手无策。因此,越来越多的学者们开始关注互联网热点话题发现的算法,帮助用户快速获取热点话题。[方法 /过程]基于DBSCAN算法,通过动态调整参数来优化算法,实现热点话题发现。根据句法结构与句间关系分析构建热点话题过滤模型,过滤包含热点词项的一般话题。[结果 /结论]采用主流网站新闻数据集进行实验,利用错检率、漏检率等评价指标对算法的有效性进行检验,实验结果证明改进算法性能有所提升,能够为信息用户提供科学研究网络数据的高效途径。
[期刊] 软科学
[作者]
田盼 何跃
随机选取腾讯微博100个热点话题作为研究样本,绘制了博文数量增长曲线,然后使用自组织特征映射神经网络对样本进行聚类分析,再通过数据分组处理方法拟合各类曲线发展趋势,最后使用随机抽选对话题分类进行实证。研究结果表明,微博话题的相关博文数量变化趋势主要表现为七种类型,它们随着时间变化表现为不同的形式。
[期刊] 情报科学
[作者]
李慧 王丽婷
【目的/意义】随着网民规模的扩大以及微博数据的增长,获取微博空间的热点话题是一项有价值的任务。本文结合微博的特点提出专门针对中文微博的热点话题发现模型。【过程/方法】本文提出利用词项H指数筛选出热点词项,然后利用BTM建模和VSM建模的结果相融合计算文本相似度,再利用k-means聚类算法发现微博的热点话题。【结果/结论】本文在提取特征阶段既考虑了微博词项的热度又考虑了其短文本性,通过实验验证本文提出的方法有利于发现准确的热点话题。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
齐佳 徐建民
针对传统微博网络用户影响力度量方法中用户关系不明确、时间特征不明显的问题，从网络结构、交互行为和时间3个角度考虑影响力的个体差异，提出一种基于改进HITS算法的微博用户影响力计算方法。该方法以用户间动态交互行为作为切入点，选择其动态交互强度作为改进算法的边权重，通过sigmoid函数对中心值进行修正，整合用户的权威值和中心值量化用户影响力，提高算法的适应性，计算结果更为合理，为微博用户影响力计算提供了新的思路。以新浪微博为实验对象，实验结果表明，该方法相对于传统影响力计算方法，在DCG值、查准率、召回率和F值评价指标方面均有所提升。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何跃 朱灿 朱婷婷 郭秋艳
[目的/意义]微博作为目前大众获取信息的重要来源,微博中的热门话题则表现出大众关注的焦点所在,如何在热门话题中发现和控制舆情具有重要意义。[方法/过程]文章首先通过网络爬虫程序在新浪微博获取了热点话题微文数据,对热点话题与时事时滞关系进行了统计分析,运用Ward方法对情感进行聚类分析,获取到了情感曲线的8类趋势,最后对不同信息源和情感曲线进行了相关分析,并结合TF-IDF算法识别出了情感极性临界点。[结果/结论]研究结果表明:公众在社会性话题发生后会及时参与讨论,具有较快的情感反应,公众理性观念形成的关键
关键词：
微博舆情 热点话题 情感识别 聚类分析
[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]
郭宇 王晰巍 李师萌 王楠阿雪
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负
关键词：
情感分析 在线评论 用户影响力
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何建民 贺涛
识别网络社区有影响力焦点话题是监测与引导网络舆情的基础。依据演化理论,构建网络社区话题演化分析模型,将话题贴及其回复关系视为话题贴吸收他人言论营养、聚集能量发挥作用的过程。主要通过筛选话题影响力测度指标,计算话题的营养值,将营养值转换为能量值,籍此发现有影响力的焦点话题,以形成网络社区有影响力话题度量识别方法,并采用实验法验证本文方法的有效性和合理性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 肖敏 张月
【目的】热点话题具有很大的影响力,针对热点话题及其情感对象的情感倾向进行相关研究。【方法】提出一个结合话题相关性的主客观分类模型,帮助抽取与热点话题相关的主观微博;利用基于机器学习改进的情感分类方法对抽取博文的情感极性进行分析;通过召回率、准确率、F值对情感分类效果进行详细评估。【结果】实证分析结果表明,结合话题相关性有效提升了热点话题微博主客观分类和情感极性分类效果,其中F值分别提升7.4%和2.2%。【局限】待需深入考虑数据的分布状态、情感分类粒度细化、情感对象的情感趋势变化等。【结论】考虑话题相关性
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
方勇 刘道胜 黄诚
互联网上充斥着大量恶意用户,而互联网服务提供商通常有海量的注册用户,使得系统难以从中发现虚假账户。针对海量注册数据中,恶意用户批量注册的虚假账户通常具有相似性的特点。该文提出海量数据中定位虚假账户的系统模型,利用用户名字符串组成模式对海量数据进行预分类,进而对每个分类中元素计算字符串相似度,即计算字符串Levenshtein距离。设置合适的阈值,进行层次聚类分析,从而定位藏匿在海量注册数据中的成组的虚假账户。实验结果表明:该系统模型有效,与现有的模型相比,该系统对数据维度、数据特性依赖较小。
关键词：
数据安全 虚假账户 机器学习 层次聚类
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张琳 马利 丁雅苓 逯茂洋 胡北侠 杨少华 张秀美
【目的】建立基于荧光显色的可视化禽传染性支气管炎病毒(IBV)环介导等温扩增(LAMP)检测体系,为IBV的快速临床检测提供有力的技术支持。【方法】根据NCBI中收录的IBV 5a+5b基因的8个区域设计了3对LAMP引物,通过对反应体系各组分和条件的优化,建立IBV LAMP检测方法,并对该方法的特异性和敏感性进行验证。分别用SYBR Green I和一定浓度比的钙黄绿素/锰离子混合物作为显色剂,对IBV LAMP检测结果进行可视化判定。应用该检测体系和PCR方法对临床送检的60份样品同时进行检测,比较2种方法的阳性检出率。【结果】成功建立了IBV LAMP检测方法,该方法能够在等温(63℃...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 王林森 赵磊
在分析当前微博突发话题检测模型存在的问题的基础上，提出了基于信息密度的新型检测模型ＭＢＩＤ。该模型通过动态滑动窗口采集微博信息流，以话题树进行信息归纳，并最终通过窗口和话题树的信息密度变化进行监测，发现突发话题，并从主题树中抽取描述词。仿真实验表明，ＭＢＩＤ模型较之其他两种模型，具有较高的检测精度、全面性和较高的处理效能。
关键词：
突发话题 微博 信息密度 检测
[期刊] 情报学报
[作者]
吴小兰 章成志
社交媒体环境中非正式学术交流与正式学术交流相互补充,已共同构成了有机的科学交流整体,探讨社交媒体中跨学科高影响力用户不仅可以作为正式交流中结构规律认识的补充与完善,还有助于社交媒体上普通用户或新用户快速与高影响力用户交流寻得帮助。但现有跨学科用户研究大多依据科技文献来进行,并不能有效地发现社交网络上跨学科用户。为此,我们结合科技文献的领域分类语料,在科学网博客平台上进行跨学科高影响力用户发现。首先我们基于领域科技文献语料,完成科学网博文的学科领域划分,然后根据博文的学科分类计算用户学科属性及跨学科专业度,
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