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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈芬 陈佩帆 吴鹏 薛春香
网络事件中,意见领袖能够传播信息、扩大影响力、引导舆论方向。为了识别意见领袖,文章引入多级文本倾向性分析,自动将文本识别为非常正面、正面、中立、负面和非常负面5种情感倾向,更加精确地表征网民对博主的支持度。在此基础上,进一步融合多种用户特征,构建系统的网络意见领袖识别指标体系,基于新浪微博的真实数据,进行意见领袖识别,并与未加支持度指标的模型以及支持度两级分类模型进行对比,验证了方法的有效性。
关键词：
文本倾向性分析 意见领袖 微博 指标体系
[期刊] 商业经济研究
[作者]
陈炎坤 杨兴华
意见领袖通过社交媒体平台进行产品宣传与推广是当前自媒体时代新兴的营销方式。本文通过分析社交媒体意见领袖的属性，来研究其对消费者冲动消费的影响，并探讨用户忠诚度以及平台社交性在这个过程中的交互作用。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
高歌 罗珺玫 王宇
【目的】构建一种更加科学、准确的评论文本情感倾向性分析方法,解决网络新词难于计算的问题。【方法】利用概念层次网络(HNC)理论的符号对偶性计算情感值,根据建立的规则为新词确定符号,利用符号重用降低工作量,实现对新词的处理。【结果】通过对已有成果的分析和改进,最终得到一套较为完善的情感倾向性分析方法,并使用真实数据进行实验,验证了该方法的可行性,同时也发现了待改进之处。【局限】目前仅能对网络短文本进行分析,且新词的加入需采用人工标注的方式。【结论】本文方法可行有效,为文本情感分析提供了新思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱茂然 林星凯 陆頲 王洪伟 王伟
社交网络的意见领袖在知识传播、舆情控制、商业营销等领域扮演重要角色。主题评论是用户意见的来源,情感分析有助于识别用户对意见领袖的情感倾向。为此,对用户言论主题分类,提取具有专业知识的主题帖。针对主题评论的情感极性不均衡分布情况,改进情感分类方法,最终构建关注、情感综合边权重矩阵。在此基础上,提出一种基于用户网络结构与情感倾向的Leader-PageRank算法。以汽车论坛为例,实验对比发现,Leader-PageRank能够结合社交网络的用户交互,有效识别在专业领域具有影响力的正面意见领袖。
关键词：
社交网络 意见领袖 情感分析 识别方法
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭博 许昊迪 雷水旺
[目的 /意义]随着互联网技术的快速发展,知乎平台逐渐成为一个热议社会公众话题以及分享知识、经验的载体。因此,分析知乎平台中关键用户的影响力和挖掘其中的关键意见领袖在研究社交网络信息传播途径的过程中起到非常重要的作用。[方法 /过程]通过提出改进的PageRank算法和HITS算法,分别基于知乎用户社交网络、问答网络构建用户影响力挖掘模型,能够准确、客观地识别出其中的关键用户及意见领袖。[结果/结论]实验结果表明,提出的PageRank算法和HITS算法能够有效挖掘出知乎平台中具有较为突出特性的关键意见领袖,并且算法的收敛速度较快,具有可复用性和迁移性。通过对知乎平台用户数据集进行处理和有效分析,成功建立用户影响力和关键意见领袖挖掘模型;同时,在具体话题上进行验证。因此,可以推断该模型有巨大应用价值和商业化推广前景。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄微 许烨婧 韩瑞雪 王洁晶
［目的／意义］研究网络舆情语义倾向性隶属度，增强对网络舆情研判与引导的科学化程度，为相关部门提供决策参考。［方法／过程］在探讨网络舆情语义识别的基础上，运用模糊数学方法对网络舆情信息语义倾向性隶属度进行相关研究，并结合具体实证展开分析。［结果／结论］实验结果表明，本文所提出的算法能够深入挖掘网络舆情语义倾向性信息，更好地为相关管理者提供舆情危机预警服务，提高决策效率。
关键词：
网络舆情 语义识别 语义倾向性 隶属度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郝玫 王道平
考虑到中文网络评论的复杂语义特性,为提高产品特征观点倾向性判断的精确性,提出一种复杂语义倾向性计算方法。该方法在建立产品领域情感词典的基础上,首先确定特征观点窗口的度量范围,完成特征观点组的提取;然后在特征观点组中综合考虑观点词的程度、反转语义及特征评价的频数等多种因素,完成特征评价倾向性的计算。实验结果表明,本文所提出的方法在特征评价倾向性分类方面可以达到较高的查全率和查准率,而且与SO-PMI方法相比,可明显提高特征评价的计算精确性。
[期刊] 商业研究
[作者]
潘蕊 周静 关蓉
从社会网络理论出发,通过对国内某移动通讯运营商提供的用户之间通话和短信数据以及消费记录的分析,提炼出用户通话网络与短信网络的结构特征,对网络结构变量进行主成分分析与聚类分析,并将现有客户分为不活跃用户、中等活跃用户和意见领袖,将客户的价值分为直接价值与间接价值,探究意见领袖对客户间接价值的影响。回归分析表明意见领袖的作用主要体现在提升客户间接价值上,其个人消费金额(直接价值)与其他消费者并无显著差异。但是,由于其在网络中所处的地位和活跃程度,使得与意见领袖间接联系的消费者的消费金额有了显著提高。这一研究结
[期刊] 商业研究
[作者]
潘蕊 周静 关蓉
从社会网络理论出发,通过对国内某移动通讯运营商提供的用户之间通话和短信数据以及消费记录的分析,提炼出用户通话网络与短信网络的结构特征,对网络结构变量进行主成分分析与聚类分析,并将现有客户分为不活跃用户、中等活跃用户和意见领袖,将客户的价值分为直接价值与间接价值,探究意见领袖对客户间接价值的影响。回归分析表明意见领袖的作用主要体现在提升客户间接价值上,其个人消费金额(直接价值)与其他消费者并无显著差异。但是,由于其在网络中所处的地位和活跃程度,使得与意见领袖间接联系的消费者的消费金额有了显著提高。这一研究结论表明衡量客户价值应以个人的消费额度为基础,而且一个客户的价值还应该包含他的社会关系价值;为了稳定广大客户长期在网,通信服务业要注重对意见领袖的识别和维护,他们具有加固网络联系的作用。
[期刊] 管理评论
[作者]
罗晓光 溪璐路
本文以社会网络分析方法为基本手段,以大学生群体为代表对顾客口碑传播中的意见领袖开展研究。研究从意见领袖的特征出发,提出综合考虑点度中心度、点入度与点出度和结构洞等指标,可以利用社会网络研究方法对意见领袖进行测量。从顾客口碑传播网络的密度、节点测地距离、网络成分规模等角度所进行的分析发现意见领袖对顾客口碑传播网络的信息传播速度和传播范围有较大的影响,而且对传播范围的影响要大于对传播速度的影响。研究发现顾客口碑传播网络是一个密度较低的稀疏的网络。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
张媛媛 王鑫磊 杨永清 吴江
[目的/意义]从社交网络圈群极化的角度，探索不同类型意见领袖网络圈群的异质性，为舆情治理部门针对群体极化现象采取圈群差异化治理策略提供理论参考及决策支持。[研究设计/方法]以微博平台为例，获取舆情事件数据，采用多元回归模型分析不同圈群意见领袖与圈群舆论极化、群体极化之间的关系。[结论/发现]在圈群舆论极化方面，当意见领袖为个人用户时，圈群用户与意见领袖情感态度的差异程度对圈群舆论极化程度具有显著的负向影响；当意见领袖为官方机构用户时，圈群用户与意见领袖情感态度的差异程度对圈群舆论极化程度具有显著的正向影响。在圈群群体极化方面，圈群中的讨论次数对群体极化程度具有显著的负向影响，意见领袖认证类型和情感强度对这种影响具显著的调节作用，而圈群意见领袖影响力对其不具有显著的调节作用。圈群意见领袖为官方机构用户时较个人用户会增强两者间的影响关系，圈群意见领袖情感增强时会减弱两者间的影响关系。[创新/价值]引入意见领袖类型作为调节变量，探究了各类意见领袖对圈群群体极化程度的影响差异，拓展了群体极化影响机制的相关研究，提供了基于网络圈群研究群体极化的新思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姜珊珊 李欲晓 徐敬宏
近10年,不断出现的非常规突发事件日益成为人们关注的话题。非常规突发事件具有罕见性和复杂性的特点,网络的发达更加剧了非常规突发事件的复杂性。本文对非常规突发事件网络舆情意见领袖进行分析研究,将非常规突发事件发展过程分为前期和后期,前期包括潜伏期和突发期,后期包括持续期和消失期,分别对前后期网络舆情意见领袖的群体构成及其变化进行了分析,最后指出网络舆情意见领袖的重要作用。
关键词：
网络舆情 突发事件 意见领袖 政府
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 朱灿
【目的】识别意见领袖,从而研究分析意见领袖网在微博中的作用。【方法】利用两步聚类的方法识别意见领袖,通过"关注"关系构建意见领袖之间的网络矩阵;通过对各类用户情感进行分析,研究意见领袖网在微博中的作用。【结果】研究结果表明:总体用户的情感主要以消极情感为主,并且意见领袖网的情感会对普通用户的情感产生影响。【局限】仅针对单个事件进行研究,并且识别意见领袖时仅采用两步聚类方法。【结论】明星与大V类意见领袖网的积极情感变化对普通用户的积极情感变化影响最大。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谌志群 鞠婷
[目的/意义]微博是一种重要的社会媒体，微博评论反映了网民对公共事件的态度和意见，对微博评论进行即时的倾向性分析对于网络舆情管控具有重要意义。[方法/过程]针对传统语言模型在词向量表示中无法解决词语多义性的问题，提出采用BERT模型来提取微博评论文本的语义特征表示，然后将获取的词语语义特征输入到双向LSTM模型中进行倾向性分类。[结果/结论]选取新浪微博评论数据进行了对比实验。实验结果表明，提出的基于BERT和双向LSTM的微博评论倾向性分类模型的F1值达到91.45%，优于其他主流的倾向性分析模型，证明了方法的有效性。[局限]双向LSTM模型训练的计算复杂度较高，BERT模型只能依赖于谷歌发布的预训练模型。
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