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[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] 情报杂志
[作者]
张雄宝 陆向艳 练凯迪 刘峻 刘正平
[目的/意义]面对海量的微博数据,及时准确地检测出微博突发事件,对于网络舆情检测有着重要的意义。[方法/过程]在对微博突发事件传播规律的研究分析中,发现事件相关微博文档的发布地域覆盖范围会随事件演变,出现从小开始逐渐扩大,再到出现极值,最后逐渐缩小的规律,根据该规律提出一种基于突发词地域分析的微博突发事件检测方法。该方法从突发词的地域属性和情感属性两个维度去识别微博突发事件,首先通过情感计算过滤非负值文档;然后根据特征词的地域扩散程度对剩余文档进行突发词检测;最后使用新突发事件检测方法,对突发词集进行聚类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
罗鹏程 王一博 王世奇 王继民
[目的/意义]微博是网络舆情传播的重要平台之一,为了对海量微博中的突发舆情事件进行监控预警,并获取开源情报。[方法/过程]文章以短语作为兴趣词项,提出了基于突发短语挖掘的微博舆情事件检测方法。首先,利用自动短语挖掘方法AutoPhrase从微博文本中识别出具有潜在舆情价值的优质短语;然后,基于短语相关统计信息,识别出主题性、流行性、突发性均较大的高舆情价值的突发短语集合;最后,构建突发短语共现网络,利用模块度优化算法对短语聚类,从而得到不同的舆情事件。[结果/结论]基于推特数据的实验结果表明,与基于单词和命名实体的方法相比,该方法可以获得更好的事件检测效果。[局限]仅针对特定主题的英文推特数据进行了实验验证。
[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] 情报理论与实践
[作者]
赵洁 马铮 周晓峰 金培权
文章提出了一种新的微博事件检测方法。该方法借鉴信号处理中的频域分析方法,将微博突发词项转换为一系列的时序信号并进行离散傅立叶变换,然后基于频域信号和阈值来检测微博事件。还引入了突发词项合并、突发时间区间检测等技术对事件检测方法进行优化。与以往工作相比,首次采用了信号处理的方法进行微博突发事件检测,更符合微博信息的时序性和实时性特点。并在实际抓取的微博数据集上开展了实验。结果表明所提出的微博突发事件检测方法具有较高的性能。
关键词：
微博 事件检测 突发词项 频域分析
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
高永兵 杨贵朋 张娣 马占飞
【目的】针对官方微博数据存在大量不相关信息的问题,过滤博文进而检测事件。【方法】利用Word2Vec机器学习模型训练官方微博记录集,并将博文影响力、词基础权重以及官微相关性相结合,提出官方微博突显词检测方法,计算突显词博文的相似度,利用层次聚类算法对突显词博文聚类后选取合适的突显词描述事件,从而实现事件检测。【结果】实验结果表明,与TF-IDF和TextRank算法相比较,本文的突显词算法在准确率(63.5%)、召回率(85.5%)和F值(73.0%)方面表现更好。【局限】官方微博历史记录太少,初始的训练
[期刊] 情报杂志
[作者]
陈姝 窦永香 张青杰
[目的/意义]基于理性行为理论分析微博用户转发行为,考虑了微博语义特征、数据形式、用户特征、用户交互等因素,探究了影响用户态度和主观规范的因素对用户转发行为的影响。[方法/过程]在分析微博特征、用户特征及用户转发行为的基础上,基于理性行为理论提出研究假设,采用主题建模的技术研究文本的语义信息,基于LDA进行微博文本与用户兴趣的概率主题分布的训练,基于二元Logistic回归模型对提出的影响因素完成数据验证。[结果/结论]态度因素中,接收用户活跃度、微博文本与用户兴趣的语义相似度对用户转发行为影响显著,微博
[期刊] 管理评论
[作者]
鲁艳霞 裘江南 许莉薇
信息源在社交媒体中是影响微博用户心理反应的关键因素，在突发自然灾害中有效识别微博用户的认知和情绪反应对于精准进行舆情引导具有重要意义。本文从信息源视角出发，基于可信度和影响力特征，并结合双系统理论和涉入理论，构建了突发自然灾害中用户认知和情绪的心理反应模型，以新浪微博上“九寨沟地震”舆情数据为例，运用联立方程模型进行了实证研究。研究结果表明，可信度负向影响用户认知反应，而影响力正向影响用户认知反应；可信度和影响力均负向影响用户积极情绪反应，正向影响用户消极情绪反应；用户涉入弱化了可信度对心理反应的影响，而在影响力和用户心理反应之间的调节作用不显著。本文从信息加工的启发式和分析式双过程视角，丰富了双系统理论在突发自然灾害领域的研究，并结合用户特质拓展了用户涉入的研究领域。本文的研究结论对于突发自然灾害中社交媒体用户的网络舆情引导具有重要启示。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭凤仪 纪雪梅
[目的/意义]在线健康社区在突发公共卫生事件的应急和管理中发挥了重要的作用，对社区中用户关注的事件话题及其情感进行分析和监测有助于社区平台创新应急服务水平，提升舆情监管部门的舆情管理水平。[方法/过程]为了实现在线健康社区突发话题与情感的共现关联分析，首先抽取话题及其特征词、计算话题突发强度；然后对用户情感进行分类与极性强度计算；接着对突发话题与情感进行共现可视化分析；最后对话题突发强度与情感表达之间的关系进行实证分析。[结果/结论]文章的研究思路与方法可以直观地观测用户交互话题的突发性以及话题—情感的演化进程；情感强度与话题突发强度存在正向弱相关关系，随着话题突发强度增强，用户表达的情感类型也会有所不同。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵晓航
［目的 ／意义］旨在通过对突发事件舆情研究，探索危机传播管理中的舆情研判方法，并进一步为政府信息公开提供实操方法的建议。［方法／过程］在理论研究层面，基于危机传播的基本要点，对信息发布效果和舆情实时反馈进行综合分析；在应用处理层面，以新浪微博中＂天津爆炸＂事件相关信息为例，爬取新浪微博全量数据，基于危机传播领域知识和信息发布文本构建领域词表，并结合危机传播阶段特征，对全量数据进行主题提取和情感分析。［结果／结论］＂后微博＂时代，微博用户量下降，但其仍旧是突发事件信息公开和舆情扩散的主要阵地。探求突发事件下政府如何利用微博平台，收集、研判、应对网络舆情，为做好信息发布工作提供科学的分析方法和应对．．．
[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] 图书馆论坛
[作者]
郑乐丹
基于CiteSpaceII的突发检测功能,对CSSCI中2001-2010年间收录的"数字图书馆"研究文献进行可视化分析。首先通过突发词共现网络图谱,将突发词从大量的专业术语中检测出来,再通过突发词权重排序及频次持续状况,确定了主题领域研究前沿及其演进轨迹为:以元数据为核心的基础知识研究、以知识产权为核心的资源共享研究和以用户为核心的服务模式研究,最后总结了使用突发检测方法的关键要点及数字图书馆发展的新兴研究趋势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴小兰 章成志
[目的/意义]及时且准确地从微博数中发现突发事件信息并跟踪突发事件事态发展。[方法/过程]当前多数学者采用话题检测与跟踪技术来实现,这极易忽视微博用户网络中的社区结构特性。以新浪H7N9突发事件中用户关系网络为研究对象,首先分析微博用户关系网络的社区结构特性,然后根据寻找到的社区结构有针对性地追踪典型群体所讨论的话题及其话题演化发展。[结果/结论]结果表明,这种方法对未来跟踪话题时减少检测突发事件的时空开销与提高突发事件监管的准确度有一定的意义。
关键词：
微博 突发事件 社区发现
[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。
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