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[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] 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]
盛宇
指出依据传统信息源对学科热点进行分析研究存在时间上严重滞后的缺点,提出基于微博的学科热点发现、跟踪和分析机制,论证其可行性并给出实现方法和步骤。以基于新浪微博的"数据挖掘"领域学科热点的研究作为实例,将微博结果同传统研究结果进行对比,表明该方法同传统热点分析结论有重合部分,但又可以反映出传统方法所无法反映出的最新热点。
关键词：
微博 学科热点 热点发现 数据挖掘
[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] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 向坤
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
关键词：
LDA 微博热度 主题模型 热点挖掘
[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。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张长鲁 赵东燕 倪渊
中国向世界宣布碳达峰、碳中和目标体现了应对全球气候变化的大国担当。自双碳目标提出以来，围绕碳达峰、碳中和的研究成果激增，对现有文献进行数据分析可以凝练研究主题，识别当前的研究热点与不足。本文以中国知网期刊数据库双碳相关文献为研究对象，采用系统聚类方法对413篇精选文献进行聚类，形成13类研究主题。为解读主题内涵，计算202个高频关键词对13类主题的信息增益，选取各主题信息增益前五位的关键词对主题内涵进行解析。研究结果如下：全球气候治理与实现绿色发展是当前双碳领域的热点主题；其他研究主题包括传统产业转型升级，碳捕集、利用与封存，双碳政策工具，碳减排与达峰路径，区域碳达峰，可持续发展，新型电力系统，海洋碳汇。其中，碳捕集、利用与封存和海洋碳汇相关研究成果较少，需进一步加强研究。
[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] 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] 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]
蒋盛益 麦智凯 庞观松 吴美玲 王连喜
对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张陶陶 胡亚南 李扬 田茂再
文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用。将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标。
关键词：
稀疏聚类 高维数据 聚类 特征选择
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
高维稀疏建模是当前统计学与计量经济学的理论前沿,是一种处理大数据的统计分析方法,在经济与金融领域有着广泛的应用前景。本文探讨了高维数据与高维模型给传统方法带来的挑战,并梳理了稀疏建模的发展、选择机制的作用及惩罚函数方法的理论性质。在实证方面,本文利用高维稀疏VAR模型研究了35个大中城市住宅销售价格的预测问题。相比传统的VAR模型与低维的动态面板数据模型,高维稀疏VAR模型的结构更加精简,能够捕捉重要解释变量与经济信息,预测效果更优。
[期刊] 统计研究
[作者]
李仲达 林建浩 王美今
阈值模型是刻画非线性关系的一类重要模型,但由于传统的阈值估计量具有非标准型的渐近分布以及保守的置信区间,使得其在实证应用中受到限制。针对这些局限性,本文将传统的阈值模型扩展成为具有高维稀疏特征的形式,并从变量筛选的角度去考察模型的结构突变,在此基础上为新的高维阈值模型设计合理的求解算法,并进一步推导了参数估计量的一致性与渐近正态性。通过数值模拟实验发现,高维稀疏的建模方法,不仅能够有效识别出阈值模型的结构突变,对重要变量的参数也有着非常良好的估计效果。
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