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[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] 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] 情报科学
[作者]
魏德志 陈福集 林丽娜
【目的/意义】网络舆情的热点话题对政府和网民有着很大的影响,及时发现热点话题有利于政府监控话题的发展。【方法/过程】本文提出了基于时间序列的话题动态演化两层模型,并将新闻网页内容的相似度和页面链接分析作为话题热度的计算依据,然后利用改进的Single-Pass算法进行增量聚类获得聚类中心,最后根据热度权重将聚类中心进行排序,获得热点话题。【结果/结论】通过实验验证,该算法发现效果好,能够更好地获得热点话题。
[期刊] 现代情报
[作者]
游丹丹 陈福集
随着互联网的快速发展,网络舆情对社会的影响不容忽视。若能够及时从海量数据中发现热点话题,追踪热点话题演变以及预测话题的倾向,对于帮助相关部门及时有效地对其引导和控制具有较大意义。本文通过对我国网络舆情热点话题发现的相关文献进行收集、整理及分析,归纳其中的主要研究思想和方法,同时发现存在的不足,并提出进一步的展望,以期对后来研究者提供参考。
关键词：
网络舆情 热点话题发现 发现模型 综述
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈舒婷 疏学明 胡俊 解学才 张雷 张伽
网络舆情安全是社会安全的重要组成部分,识别和追踪热点话题是治理突发事件网络舆情的基础。现有研究具有网络舆情事件表征不全面、对于热点话题的识别和追踪局限于语义信息等问题。该研究基于社交、内容、话题、情感4个维度构造超网络模型,并引入时间特征作为网络的连接关系,用于定量表征时序的网络舆情事件;将话题节点在超网络中的中心性及中心性变化率作为话题热度的度量指标,实现热点话题发现及演化跟踪;应用“甘肃白银马拉松”微博舆情案例对模型和指标进行验证分析。研究结果表明:该时序超网络模型能够清晰表征突发网络舆情事件,中心性及中心性变化率指标能够准确识别和跟踪热点话题,并为实时态势研判预警、舆论引导等提供指导。
关键词：
超网络 网络舆情 中心性 微博话题
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李霞 王连喜 路美秀 刘汉锋 刘俊延
[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统
关键词：
网络热点话题识别 热词抽取 复合词聚类
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
苏浩 刘其成 牟春晓
提出一种基于MapReduce框架的商品评论热点发现并行算法——PR-HD算法. PR-HD算法使用爬虫技术提取某电商平台下某热门手机的评论数据生成评论数据集,以TF-IDF算法来计算特征词的权重,通过特征词添加位置权重的方式来得到特征词的最终权值,建立向量空间模型(VSM)计算不同评论语句的相似度,使用Canopy算法和K-means算法相结合从而实现商品评论的热点发现.这使得产品开发人员可以从中获取更直接有效的建议和反馈.
[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]
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] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴鑫 谭三清 蔡琼 周璀 张贵
利用卫星遥感数据自动识别林火热点的过程中,需要尽可能排除卫星林火虚假热点以提高林火热点识别的精度。利用DBSCAN算法对湖南省范围内的卫星林火热点信息数据库(2015年10月—2017年12月)进行了数据挖掘,并建立了虚假林火热点历史经验库,对挖掘结果进行了分析和判别验证。结果表明:运用得到的虚假林火热点历史经验数据库进行比对,能够对固定热源类、农用火源类和水面反射类的卫星林火虚假热点进行有效过滤,为提高森林火灾卫星动态监测的准确度提供了一种有效的解决办法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张欣 马瑞敏
[目的/意义]核心专利的发现是技术创新的重要环节,对于技术改进和专利战略布局意义重大。[方法/过程]首先界定核心专利的概念,然后在对原始PageRank算法模型介绍的基础上,结合专利的被引次数和专利的年龄对原始的PageRank算法进行改进,提出PatentRank算法(简称PTR),并将其应用到OLED领域中来识别核心专利。[结果/结论]研究发现,相比被引次数,PTR不仅能将该领域的核心专利识别出来,而且还可以识别出一些重要性的基础性专利,为研究OLED相关技术提供追本溯源的研究思路;相比原始PageRank算法,PTR具有更高的值区分度,在局部改善了PR的排名。
关键词：
PageRank 核心专利 OLED
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张海涛 刘雅姝 张枭慧 宋拓
[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。
关键词：
复杂网络 社群发现 话题发现 情感分析
[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] 数据分析与知识发现
[作者]
方小飞 黄孝喜 王荣波 谌志群 王小华
【目的】运用中文信息处理和话题识别与追踪的方法,从大量移动投诉文本中找出有价值的信息。【方法】从分析投诉文本的特点入手,使用k-means先对文本聚类。利用LDA对每个类进行建模,提取话题,并从词频、词跨度和词长三方面计算每个话题中词的权值,把权重最大的词作为该话题的标签,并计算每个话题的文档分布概率均值。对具有相同标签的话题,先按照均值最大的原则去掉重复标签话题,再对所有话题计算文档支持率,并将文档支持率作为话题的热度,通过热度区分热点话题和一般话题。【结果】对投诉文本进行时间上的建模,通过对比一般话题
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