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[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] 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] 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] 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] 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] 建筑经济
[作者]
吴斌 徐佳仁
外向型建筑企业的热点话题吴斌，徐佳仁人们称任务、队伍两个大头“在外的建筑施工企业为外向型企业。外向型企业是建筑业的重要力量，他们无论在“支援建设、友谊长存”时期，还是在面向未来、携手并进”的年代，均以长年在外埠施工为基本特征、凭自身的技术、装备和苦干...
[期刊] 中国高教研究
[作者]
杜玉波:高校要为关键核心技术攻关担当责任全国人大常委会委员、教科文卫委员会副主任委员,中国高等教育学会会长今年的政府工作报告指出:"加大基础研究和应用基础研究支持力度,强化原始创新,加强关键核心技术攻关。"作为科技第一生产力,人才第一资源和创新第一动力的重要结合点,高校应当发挥学科门类齐全、科技人才聚集、基础研究厚实等独特优势,努力瞄准世界科技前沿,加强对关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术的攻关创新,在服务国家实现关键核心技
关键词：
技术攻关
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陆泉 陈仕 陈静 郝志同 朱安琪
［目的/意义］专业领域微博往往具有话题的高维稀疏性，探寻此类情境下微博热点话题挖掘的高效模型，以便相关管理部门快速掌握领域近况并进行决策。［方法/过程］提出高维稀疏情境下微博热点话题挖掘模型，引入领域词典监督预处理微博文本，基于朴素贝叶斯分类器进行特定领域信息识别，采用“密度—距离”快速搜索聚类算法实现领域热点话题挖掘，并以国土资源领域为典型进行实证。［结果/结论］本文模型能在高维稀疏情境下准确识别专业领域信息并挖掘出热点话题，有助于专业领域微博舆情分析与预警。
[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
[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] 财经论丛(浙江财经学院学报)
[作者]
曾康霖
本人认为,发展民营银行需规范民营银行含义,并界定兴办民营银行条件。主张现代的商业银行面对的客户不能“以小对小,以私对私”,不允许私人办银行需进一步探讨。
关键词：
民营银行界定 条件 定位
[期刊] 现代情报
[作者]
饶浩 文海宁 林育曼 陈晓锋
为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型。首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4∶1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示。实验结果表明:应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳。
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