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[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]
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] 图书情报工作
[作者]
张琴 张智雄
[目的/意义]以主题短语识别为研究对象,提出基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法,为快速理解文本内容、准确抽取文本主题提供借鉴思路。[方法/过程]对低频词进行量化定义,提出一种合理的短语重要度计算方法,最终利用PhraseLDA主题模型推理出主题短语。[结果/结论]实验结果表明该方法在多种数据集中挖掘出的主题短语质量较高,主题一致性较强。
关键词：
主题模型 短语挖掘 主题短语
[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] 图书情报工作
[作者]
王东波 韩普 沈耕宇 沈思
基于通过具体实验确定的Bisecting K-means聚类和Lemmatization形态变换算法,在汉英短语级人文社会科学平行语料基础上,尝试进行类别知识挖掘的实验。在中文社会科学引文索引(CSSCI)的类别和标题知识基础上,完成对汉英语料的预处理,并分析名词、动词和形容词的分布状况。在名词、动词和形容词等词性的组合基础上,对比不同词性组合的效果并确定最优的词性组合类别知识挖掘模型。
[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] 图书情报工作
[作者]
汤丽娟 章成志
依据微博信息资源对企业产品信息进行监测,可以使企业更好地了解用户的相关信息。监测的基本步骤为:采集相关用户的描述标签与相关博文,对标签和博文分别进行聚类,从而发现兴趣社区与相关热门话题。其后以某一知名微博系统为平台,以某一品牌为例,进行相应的实证研究,结果表明所提方法具有一定的实践价值。
[期刊] 情报学报
[作者]
王征 杨茜
微博信息平台的高速发展,给网络突发事件管理带来了信息量激增等新挑战。为应对这些问题,研究并提出了一个新型的微博突发事件发现与预测模型,该模型基于情境推演算法构建,通过历史数据与现场情境数据的信息融合匹配进行事件发展预判;通过深层发掘和融合,对突发事件的未来情境进行预测和刻画。数据仿真实验证明,该模型具有较高的预测准确性、较全面的事件关键节点覆盖度和较好的时效性。
关键词：
突发事件 微博 情境 推演 预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁晓贺 田儒雅 吴蕾 张学福
[目的/意义]微博舆情的形成是一个多层面、错综复杂的过程,可采用超网络描述和揭示。[方法/过程]构建了包含用户—观点—情感—时序阶段4层子网的超网络模型,并将该模型应用于"毒疫苗"事件这一具体实例中。[结果/结论]研究表明,舆情主题发现超网络模型的子网分析可揭示每层子网的特征信息,超边分析可用于舆情预警分析、舆情主题挖掘及舆情主题演化分析。[局限]下一步研究将从细化指标、多重验证两个方面对模型进行完善。
关键词：
微博 舆情 主题挖掘 超网络
[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] 管理评论
[作者]
姜景 李丁 刘怡君
微博在我国已发展成为人们获取信息的重要来源,微博舆论的热度将决定网络舆论的发展态势。党的十八届三中全会决定指出,要健全坚持正确舆论导向的体制机制,官方媒体就要发挥更大作用。意见领袖在微博舆论特别是突发事件的传播中具有重要作用,与官方微博进行着双议程设置的博弈。意见领袖传播信息的性质决定了政府舆论管理策略的选择,即对于不实信息、网络谣言等应选择竞争策略消除负面信息;对于正能量信息应选择依存策略促进正面信息传播。因此,本文在微博舆论生态研究的基础上构建意见领袖和官方微博的相互竞争与相互依存模型,通过数值模拟与仿真分析,为政府应对突发事件微博舆论提供妥善的管理策略。
[期刊] 情报学报
[作者]
冯小东 马捷 蒋国银
政务微博代表的社交媒体逐渐成为政府提供公共信息服务及其与公众沟通的新渠道,对政务微博信息传播行为规律的挖掘有助于"互联网+"背景下政府精准服务实现和网络舆情管理。本研究突破传统研究限于从微博信息和发布者特征角度研究政务微博的传播规律,从公众的微观行为的视角,基于社会资本、社会信任和行为习惯等理论,构建了政务微博信息传播效果的影响因素模型,尝试利用微观公众个体的行为记录对相关变量进行测量。针对其中的公众与微博的兴趣和情感匹配,给出了基于文本挖掘的度量方法。收集新浪微博平台的数据,分别利用统计分析、回归模型和预测建模等方法验证了不同特征对政务微博传播效果的影响。研究结果表明,政务微博发布机构的社会资本(粉丝数量、粉丝质量、行政级别)、社会信任(公众的情感倾向)和行为习惯(公众的历史兴趣主题)对政务微博的传播效果具有显著影响,并发现公众在政务微博平台形成的社会信任相比其行为习惯对其传播相关政务微博行为影响更大,具有很强的解释和预测能力。
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