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[期刊] 情报科学
[作者]
唐晓波 王中勤 钟林霞
【目的/意义】微博话题追踪有利于提高舆情分析系统获取数据的效率和质量,从而为舆情引导等决策提供准确的情报支持。【方法/过程】本文针对微博文本语义稀疏问题和话题漂移问题,构建一个基于维基语义扩展的微博话题追踪模型。该模型首先利用半结构化的维基百科文档构建维基知识库;然后使用维基知识库对微博文本特征向量进行语义扩展,提高微博文本向量的描述能力,降低话题追踪对初始话题数量的敏感度;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现语义层次上的微博话题追踪,并且在追踪过程中不断更新SV
[期刊] 情报科学
[作者]
邱明涛 马静 张磊 姚兆旭
【目的/意义】提出一种基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取方法。【方法/过程】利用词语权重调整方法筛选高贡献度高频词语;基于bootstrap思想,迭代产生特征词条候选集;引入信息熵值理论筛选话题词条;并利用四维泛化分类实现对特征词条的泛化和归类。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于扩展LDA模型的特征词提取方法可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足,有效地对微博文本进行话题特征抽取。
关键词：
LDA模型 微博话题 话题特征 特征抽取
[期刊] 情报科学
[作者]
崔金栋 郑鹊 孙硕
【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。
[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] 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]
曹文琴 黄玉军 涂国平
［目的 ／意义］基于时间网络影响力模型，研究微博话题的时变传播特性。［方法 ／过程］首先构建微博话题影响力网络模型，给出影响力网络的定义、关键因素分析、模型以及网络权值的计算方法，在此基础上，基于时间网络影响力模型研究微博话题时变传播特性，利用新浪微博平台及ＤＡＴＡＭＡＬＬ的最新微博话题数据仿真分析微博话题随时间的动态传播过程以及对用户的影响力强度。［结果 ／结论］微博话题随时间的动态传播过程以及对用户的影响力强度之仿真分析结果表明：约有９３．３％的话题延迟在１－５小时以内，同时微博话题的影响力网络权值越高，相应的转发评论人数越多，微博话题的影响力也越大。最后将本文提出的ＴＮＩＭ模型与传统的影．．．
[期刊] 情报科学
[作者]
刘子溪 朱鹏
【目的/意义】微博作为主要的社会化媒体,微博话题可信度评估以及从认知角度了解影响微博信息传播的因素对判别信息可信度具有重要意义。【方法/过程】本文基于现有的详尽可能性模型对信息可信度的研究,从微博内容、微博作者、社交网络传播三个维度,对影响微博话题可信度的因素进行研究。【结果/结论】结果发现,微博内容信源的可信度对内容可信度存在显著正向影响,内容可信度对微博信息话题可信度存在显著正向影响,作者专业知识对作者可信度存在显著正向影响,作者可信度对微博信息话题可信度存在正向显著影响。
[期刊] 情报科学
[作者]
梁珊 邱明涛 马静
【目的/意义】考虑到使用LDA模型进行主题抽取时,抽取到的特征词是无序的,破坏了原有的主谓宾结构,导致抽取效果不准确,可读性差的缺陷,构造了WO词序模型,并将LDA模型与WO模型结合,提出了基于LDA-WO混合模型的微博主题有序特征抽取算法。【方法/过程】使用LDA模型进行主题建模,获得无序特征词,然后通过WO模型对特征词进行排序,将特征词与原语料进行对比,构造特征词-语料位置矩阵,通过对特征词的位置排序,构造特征词词序权值矩阵,最终获得有序的特征词,完成对话题特征的有序抽取。【结果/结论】本文以真实新浪
[期刊] 经济学动态
[作者]
范卫清
一、基-普经济周期 模型的产生及其扩展 新古典宏观经济学的主要代表人物卢卡斯把经济波动的根源归结为货币因素,认为货币供给的冲击即货币存量的随机变动会引起经济波动。为什么货币供给的冲击会引起经济波动呢?经济当事人不能获得准确的信息,所以不能准确地判断价格变化的实际情况,从而导致产出量和就业量的波动。这样的解释显然缺乏足够的说服力,因为它与理性预期假设本身是相矛盾的。按照理性预期假设,经济当事人不可能重复犯同样的错误,更何况在西方国家,货币供给量和价格指数一般是定期公布的,公众通过电视、广播、报纸等新闻媒介可以迅速得到每月、甚至每周的有关信息。
[期刊] 现代情报
[作者]
刘玉文 刘月华 杨枢 张钰
网络舆论主题情感在线分析对舆情研判与管理起着十分重要的作用,当前的主题情感模型存在着主题与情感建模关系不紧密,情感挖掘偏斜等问题,容易造成舆情误判。文本在OLDA(On-Line Latent Dirichlet Allocation,OLDA)模型的基础上引入情感参数,并提出情感遗传思想,建立基于情感遗传的在线主题情感混合模型OTSCM(On-Line Topic and Sentiment Combining Model)。该模型把t-1时间片内的主题情感分布作为t时间片内主题情感分布的先验,通过构造
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周荣喜 邱菀华
本文通过引入转移概率参数,证明了短期利率满足的一般动态变化方程,建立了离散形式的利率期限结构模型,讨论求解方法,从而拓展了BDT模型。同时,探讨了模型的理论应用,给出了息票国债与基于息票国债的欧式期权定价公式。最后,对BDT数例进行了校正,并针对息票国债,提出了一种新的定价方法,且进行了实证研究。
关键词：
短期利率 BDT模型 二叉树 欧式期权
[期刊] 图书情报工作
[作者]
饶浩 文海宁
[目的/意义]微博在当前信息传播中起着重要作用,为有效预测微博热点及舆情导控,建立实时线性预警模型。[方法/过程]将采集的指标进行缺失值和异常值的处理后,对微博话题热度与大V影响力因子进行因子分析与逐步回归的比较,筛选出公共影响因子;再对其加权,探索不同权重调节因子下的最佳定量公式;用此公式每次输入当前时刻起前3小时的数据,预测当前时刻起后30分钟的加权值对应的话题词,每隔10分钟重新更新一遍参数。[结果/结论]实验证明该预测模型能大大降低数据采集解析和预测时间,保持较好的准确率,并可通过选择合适的阈值,
关键词：
微博 实时 线性模型 因子分析 加权模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈静 黎雅丽 陆泉
[目的/意义]信息搜索过程中，相关信息感知是用户顺利完成任务的前提，也是用户搜索满意度的重要决定性因素；眼动数据为相关信息感知判断提供了客观依据。基于眼动追踪数据预测用户的相关信息感知可为用户提供针对性的信息服务，也可为检索系统或文本阅读辅助系统服务提升提供依据。[方法/过程]采用实验法收集了24名研究生利用目录导航系统完成不同搜索任务过程中的眼动数据，依据用户的眼动状态将用户分为感知用户与未感知用户，并进一步挖掘出表征用户感知状态的眼动行为指标。为探索不同阶段眼动行为指标带来的用户感知预测差异性，利用逻辑回归分析分别建立搜索初始阶段及全过程用户感知预测模型，并基于基线模型评估模型的性能。[结果/结论]用户搜索初始阶段眼动行为与全过程搜索的眼动行为存在差异，且对于简单任务初始阶段眼动数据预测用户感知效果最好，而复杂问题则利用全程数据进行预测效果较优。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
刘勇 吴次芳 岳文泽 黄经南
以杭州市中心城区为研究区,以1991、1996、2000、2005年Landsat TM/ETM+为数据源,通过缓冲区分析、SLEUTH模型等方法,分析杭州市城市扩展情况和预测4种可能方案。SLEUTH模型校正结果最终的Compare和Lee-Sallee值分别为0.95和0.59,与近期城市用地数量和形态较为吻合,但在反映城市波动增长和新组团开发时存在不足。SLEUTH模型生成了现有发展趋势、交通引导、农田适度保护、紧凑城市等4种预测方案。与历史趋势相比,预测方案的面积呈线性增加,扩展热点继续向外围组团转移,扩展阶段为多核心发展。扩展强度空间分布上符合幂函数形式,距CBD12km和距城市边缘...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明 胡莎莎 叶鹏昊 安璐
文章在传统的伪相关反馈基础上引入深度强化学习的查询扩展方法来改善信息检索中由词不匹配造成的检索效果不佳问题。选择eBay于2017年发布的用户查询与商品名称作为实验数据,利用深度学习框架抽取词的抽象特征,并把召回率作为奖励,使用强化学习方法对扩展词进行选择。当使用召回率、精度和平均精度均值三个指标对模型进行评价时,文章提出的基于深度强化学习的查询扩展方法明显优于基线方法(原始查询、基于TF-IDF的查询扩展、基于余弦相似度的查询扩展和基于深度学习的查询扩展),扩展后的查询检索效果在召回率上比原始查询高1.32%。实验结果表明基于深度强化学习的查询扩展模型能够改善词不匹配带来的问题,提高系统检索效果。
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