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对网络隐晦词汇的挖掘是从网络平台上成功提取先进信息的重要方法,传统的网络隐晦词汇挖掘方法采用基于词频和访问次数统计分析的方法,在小数据量时可以很好的实现挖掘,但数据量大时,效果很差。提出一种基于异层迭代算法的网络隐晦词汇深挖技术,首先对所有的网络词汇进行分层,对于分层结果,每层单独进行数据挖掘,在层数据挖掘的基础上,通过层与层之间的迭代方法,实现全局的隐晦词汇挖掘。最后采用一组热门加隐晦的词汇及进行测试实验,结果显示,采用基于异层迭代算法的网络隐晦词汇深挖技术,隐晦词汇被很好的挖掘出来,具有很好的应用价值。 相似文献
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赵浚吟 《内蒙古科技与经济》2018,(8)
本文以"柴静雾霾纪录片事件"为研究案例,通过数据挖掘技术对微博意见领袖的微博信息进行获取,通过框架分析探讨了在科技类公共事件传播中意见领袖的参与行为与文本框架的特点。 相似文献
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【目的/意义】微博舆情监管是政府推进网络社会治理所面临的难题。对微博舆情进行研究有助于深入了 解微博舆情传播规律,为政府监管微博舆情提供建议。【方法/过程】首先通过分析微博舆情的社交网络结构特点, 对BA无标度网络进行改进。随后将模糊观点与Deffuant-Weisbuch模型融合,提出一种基于改进模糊相似度的舆 情演化规则。最后通过仿真实验分析微博舆情演化特征。【结果/结论】研究发现,模糊观点的类型对舆情演化的周 期与规模有影响。用户对于热门发现微博的关注度对舆情传播有影响。 相似文献
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微博在学术期刊的编读互动及读者参与和分享方面发挥着重要的作用。通过对个案的分析,发现在利用微博创新出版模式和提高学术质量的同时,也在发布时间和数量、双向互动、原创信息、学术个性等方面存在不足。办好学术期刊微博,需要借助意见领袖影响力,促进学术期刊微博快速发展;注重微博的内容策划,提升学术期刊品牌形象;形成立体化的编读交流机制,构建微博学术共同体;规范学术期刊微博管理机制,争创精品微博。 相似文献
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国内微博研究热点分析及主题挖掘*--以计算机和图书情报学科为研究对象 总被引：2，自引：0，他引：2
以CNKI数据库中计算机和图书情报学科的核心期刊论文及硕博士学位论文为研究对象,以共词分析法和主题模型为工具,首先从数据集中提取并确定能够反映当前国内关于微博研究的重要关键词,然后采用SPSS的层次聚类法和LDA主题挖掘模型分别对共词矩阵和主题词向量进行定量分析,归纳出国内微博研究的热门知识点和重要主题,并对研究热点和研究主题进行宏观剖析,认为当前国内微博研究主要呈现出用户、内容和应用的三层结构特点。最后通过比较热点分析与主题挖掘的结果发现,国内的主要成果集中在微博内容层面的研究,涉及了情感分析、短文本处理、信息处理技术、主题发现、事件检测和信息挖掘等几个方面。 相似文献
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【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传
播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造
假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最
优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演
变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要
主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创
新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、
分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究
内容。 相似文献
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【目的/意义】微博传导热点的影响力大、信息扩散速度快,且隐蔽性较强,因此成为了网络舆情管理研究领
域的难点和瓶颈。【方法/过程】针对这些情况,基于复杂网络分析理论与技术,设计了微博传导热点预测算法
TPCN。TPCN算法将复杂网络中的信息路由节点模型扩展为微博传导节点模型,从而对传导子网进行划分;最终
以传导信息序列的热密度功率谱为依据,对传导节点的传导空间进行测度,从而判断其信息影响趋势,并实施传导
热点预测。【结果/结论】微博传导热点监测实验表明,较之 SNSM算法,TPCN算法具有较高的热点预测率、较低的
误报率以及良好的预测精确度。 相似文献
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【目的/意义】从海量微博信息中提取准确的主题词,以期为政府和企业进行舆情分析提供有价值的参考。
【方法/过程】通过分析传统微博主题词提取方法的特点及不足,提出了基于语义概念和词共现的微博主题词提取
方法,该方法利用文本扩充策略将微博从短文本扩充为较长文本,借助于语义词典对微博文本中的词汇进行语义
概念扩展,结合微博文本结构特点分配词汇权重,再综合考虑词汇的共现度来提取微博主题词。【结果/结论】实验
结果表明本文提出的微博主题词提取算法优于传统方法,它能够有效提高微博主题词提取的性能。【创新/局限】利
用语义概念结合词共现思想进行微博主题词提取是一种新的探索,由于算法中的分词方法对个别网络新词切分可
能不合适,会对关键词提取准确性造成微小影响。 相似文献
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[目的/意义]意见领袖在公共政策网络议程建构、异构和重构过程中发挥着作用,通过动态追踪议程变化可以准确把握政策传播效果。[方法/过程]以全国及重点城市垃圾分类政策为例,基于内容分析方法(Content Analysis)与网络议程设置理论(Network Agenda Setting,NAS),针对微博平台上的政务账号、媒体账号、意见领袖账号和网民账号的议题属性网络进行关联性分析,进一步探讨公共政策议程设置效果及其中介机制。[结果/结论]研究发现,垃圾分类政策传播过程中,政策议程、新媒体议程(包含政务、媒体和意见领袖账号)与普通网民议程呈现出“异构化”属性网络;相比于政务微博账号和媒体微博账号,意见领袖账号在政策传播过程中触达受众广、活跃度高、交互性强、网络议程设置效果更为显著,作为“中继人”的角色最为凸显。 相似文献
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随着网络技术的发展,我们迎来了微博时代.微博的出现让人们已经习惯了快速更迭的信息环境,迎来了网络舆论的又一个高潮,而意见领袖在微博的传播过程中起着举足轻重的作用.本文通过实证研究的方法,分析不同类型微博意见领袖进行印象管理的特征和策略,通过量化的分析微博意见领袖的管理策略和效果之间的内在关系,旨在为发挥意见领袖在公共事件舆论引导中的积极作用提供理论支持,以提高微博意见领袖的自我形象和舆论影响力. 相似文献
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通过分析大数据环境下微博舆情的发展特点和舆情自动监测的具体需求,设计了微博舆情热点挖掘系统结构模型,描述了各层的主要功能和实现方法.然后讨论了热点话题发现的方法,首先运用ICTCLAS和AntConc等工具提取热点词,其次描述规范化的数据表示形式,最后通过Chameleon聚类算法实现热点博文的聚类和话题抽取.该方法将对及时发现敏感信息和掌握舆情热点提供信息支持. 相似文献
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为全面了解国际图书情报学数据挖掘领域的研究热点和前沿趋势,以Web of Science数据库收录的2007-2016年数据领域的文献数据为研究对象,通过CiteSpace软件,结合文献计量学和可视化方法,从年度分布、期刊分布、研究力量分布、重要文献、研究热点以及前沿等方面进行分析。研究发现,国际数据挖掘研究出现了网络与计算机技术、数据挖掘方法、数据挖掘与管理、数据挖掘与应用四大聚类。研究前沿探测出3个发展时期,每个时期的热点都有特色。根据上述研究绘制该领域知识图谱,对国际数据挖掘的研究现状和发展趋势进行分析和总结,为我国数据挖掘研究提供参考。 相似文献
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随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。 相似文献
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【目的/意义】由于微博消息发布的自由随意性,微博中的虚假信息泛滥,且难以识别,信息冗余、信息失衡
等问题也很突出,这给人们通过微博获取资讯带来了很大的困扰。【方法/过程】本文主要研究的是通过微博中“关
注”与“被关注”的关系构建媒体领袖间的关注网络,运用社会网络分析的相关方法对该网络中的主流媒体进行识
别,分析评价网络中的节点在消息传播方面的作用,并从整体和局部两个方面分析媒体领袖间的关系网络对消息
传播的影响。【结果/结论】据此提出一些有利于微博消息传播和扩散的建议,帮助人们通过微博获得真实、准确、全
面的资讯,也有利于改善微博环境。 相似文献
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文章设计一种部署于互联网上的舆情监测应用系统,该系统能够对互联网上的网页、论坛、微博等多种信息媒介进行监测,并自动的采集各种页面上的数据。通过数据挖掘方法从互联网中不同的信息媒介中提取出有价值的信息,并对网络舆情的状况和发展趋势做出预测,实现对互联网上的网络舆情进行实时监测的应用目标。 相似文献