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[期刊] 情报科学
[作者]
王正成 袁竹星
【目的/意义】在微博中,意见领袖对于消息的传播以及舆情走向起着关键的作用。然而,现有的意见领袖研究大多忽略了意见领袖在特定话题下的意见代表性。【方法/过程】提出了面向主题的微博意见领袖研究的方法,该方法旨在利用LDA主题模型挖掘出特定话题中的各个主题,根据主题划分结果对参与话题讨论的用户进行分类,并结合用户自身属性,借鉴Page Rank算法思想挖掘出该主题演化中的意见领袖。【结果/结论】实验证明,本文方法更能体现特定话题的舆情走向,其针对主题挖掘的意见领袖也更具代表性。
关键词：
LDA模型 意见领袖 主题演化
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
钮亮 高旭 雷园园
传统上用来发掘意见领袖的方法主要有指标权重法和社会网络结构挖掘两大类，但是单纯靠指标权重法发现意见领袖受研究者的主观影响较大，而社会网络结构法中用户间关系较难挖掘且对用户其他属性的衡量有局限性，故而引入了基于粗糙集和ＡＨＭ算法相结合的综合指标权重算法，充分综合主、客观指标权重挖掘意见领袖，避免了使用单一方法的弊端。通过对新浪微博中热点事件的实例验证，比较了粗糙集－ＡＨＭ、ＡＨＰ、社会网络挖掘三种算法的结果，并总结出了本方法计算简单，对用户关系数据依赖程度低、指标评价更加客观的特点。
关键词：
意见领袖 粗糙集 AHM 指标评价
[期刊] 情报学报
[作者]
沈思 徐飞 吴鹏
本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时间词抽取。在此基础上利用标签主题模型1abe1ed-LDA实现文本隐含时间标签的生成,以及基于时间维度的文本语义相似度计算。实验结果表明,本研究能较好地生成文献隐含时间信息,也能更有效地帮助用户提高弱信息检索结果的相关性。
[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] 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] 中国职业技术教育
[作者]
吴华君 何聚厚 陈其铁 韩广欣
课程质量是影响高职院校学生在线学习质量的重要因素。已有研究多聚焦于具体课程建设的实践研究或调查分析,存在研究系统性、针对性和推广性不足,以及缺乏实证基础等问题。基于137门高职在线精品课程共92 922条学习者评价内容的深度分析,在情感分析、词云分析、关键词社会网络分析和LDA主题挖掘基础上,对学习者课程学习负性评价进行主题提取。研究发现,学习者整体课程学习体验正向评价远高于负性评价,且在负性评价中理工类课程高于文科类课程;学习者对课程的负性评价主要聚焦于教师教学能力、课程考核评价、课程内容设计、技术平台功能和学习资源质量等方面,研究针对上述结论提出职业教育在线精品课程的优化建议。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
章成志 侯汉清
针对当前Web文本挖掘工具的不足之处,提出了一种基于层次结构、面向概念挖掘的模型,即文本层次模型。该模型具有数据源适应性强、结构灵活、可操作性强、用途广泛优点,具有很强的实用性和一定的可扩展能力。图2。参考文献13。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张李义 殷聪
近年来,情境感知应用已经成为商务智能领域最为活跃的研究领域之一。通过对最近几年情境感知应用的研究进展进行综述,提出一个4层分类框架,并对其涉及到的概念与理论、情境感知计算以及应用实践等进行比较和分析,概括它们的特点和在实际应用中的效果。最后,针对应用现状对有待深入研究的重点和难点问题进行讨论并提出相关建议。
[期刊] 物流技术
[作者]
戴歆 何宁
构建了RFID终端数据集和供应链工作流模型,重点设计了RFID终端数据集预处理算法、供应链工作流网络数据挖掘算法,并对算法效能和适用性进行了检验,表明所设计的算法对于海量RFID数据集具有较强的应用价值,对于供应链管理和相关问题的决策可以起到应有的作用。
关键词：
RFID终端 数据集 供应链 数据挖掘
[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]
成全 周兰芳
社交媒体的兴起极大地改变了网络用户的信息行为习惯,人们在惊叹信息获取方式便捷、高效、丰富的同时也被社交媒体信息缺乏组织、良莠不齐、检索困难等问题所困扰。与传统的文献型知识体系构成相区别,社交媒体信息的海量化与主题发散性特征尤其明显。文章以新浪微博为例,从微博短文本的内容、时间、空间、人物等多维度实现面向语义关联的多维度主题聚合。从内容特征上,针对微博短文本数据的稀疏特性,选取适用于短文本挖掘的LDA主题模型,实现对微博信息的主题聚类;而针对微博信息的外部特征,利用RDF资源描述框架实现对其语义化描述,并依托语义关联发现组件Silk Workbench从时间、地点、人物维度实现了基于主题的微博信息语义发现与多维主题聚合。研究表明,LDA主题挖掘模型与关联数据技术的结合应用为有效揭示社交媒体信息的主题特征,实现对微博信息的细粒度切分、语义化描述与多维度关联聚合提供了一种有效的解决方案。
[期刊] 情报学报
[作者]
苗杰 倪波
文章研究了集成环境下的竞争情报系统的体系结构 ,对集成环境中面向竞争情报系统的数据仓库和数据挖掘技术进行了分析 ,对面向竞争情报系统的应用数据和数据挖掘系统的应用进行了研究。
[期刊] 情报学报
[作者]
操玉杰 向荣荣 毛进 王施运
知识单元的特征信息是其学科归属判定的基础，挖掘关键特征有助于提升学科判定方法的性能，从而更好地服务于知识内容层面的跨学科规律研究。本文借助16种知识单元学科归属判定方法，通过对比分析这些方法，判别不同词频、不同学科覆盖度词汇的学科归属，评价方法所蕴含的学科重要度、学科相关度和学科区分度3种特征和特征组合效果，以挖掘效果最好的特征子集。本文以“计算医学”这一交叉领域数据为基础构建测试数据集，研究分析表明，综合使用3种特征的方法在各组数据上均取得了较好的性能，同时学科重要度的性能优势表明其在3种特征中最为重要；高频词的学科归属判定需要注重学科区分度，而低频词需要重点考虑学科重要性；对多学科覆盖度的知识单元，需要在学科重要度基础上补充对学科区分度的考虑。本文的发现能够为知识单元学科归属判定方法优化提供理论指导和实践建议。
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