共查询到10条相似文献，搜索用时 17 毫秒
1.
2.
[目的/意义]探索热点事件评论网络中话题社群及网民的情感波动,掌握舆情事件发展过程,对于整体把握热点事件的发展方向,做好新时期网络舆论的引导工作具有重大意义。[方法/过程]以复杂网络理论为基础,基于评论词语间的共现关系构建基于事件发展的子事件网络,通过社群发现算法来识别子事件评论网络中的话题社群,将情感词依据情感词典赋予情感分类属性,基于事件的演化过程动态地跟踪网民意见以及情感波动。[结果/结论]研究结果表明,评论网络群落发现以及变异系数方法可以有效地衡量网民话题讨论的规模与集中程度;评论网络中赋予情感词节点情感分类属性方法可以体现事件演化过程中网民的情感变化;舆论衍生话题对事件的舆情发展有持续性影响;网民话题讨论内容对于事件演化具有一定程度上的前瞻性。 相似文献
3.
社交平台是网民传达观点和情感的重要途径,分析社交平台话题分布及演化过程能够揭示舆情热点及传播发展过程,对引导公众舆论具有重要的参考作用。本研究利用网络社团演化的方法检测社交平台话题并分析其演化过程。首先,对用户发布的文本内容进行时间切片,构建时序共词网络并提取各时间切片的主干网络,利用Leiden算法检测社团来表示话题。其次,提出基于社团正向和反向转移概率及社团规模的话题演化事件检测方法,识别话题演化中的持续、增长、收缩、合并、分裂、新生以及消亡等事件。以新浪微博平台新冠肺炎疫情相关微博为例,在话题检测中发现,主干网络相较于原始网络能够检测到更多话题,话题内容区分粒度更细。在话题演化分析中,发现了公众情绪由消极转积极、防控和医疗工作专业化、国际疫情蔓延态势及疫情对经济的影响逐步扩大等演化路径。 相似文献
4.
微博网络中信息的"裂变式"传播模式对已有舆情传播模型提出挑战。为有效地揭示出微博用户关注关系所形成的复杂网络中舆情传播演化的机理,以有向无标度网络为载体提出舆情传播的SIRS模型,该模型综合考虑微博的传播特性以及舆情话题的衍生性等因素,并对模型进行仿真分析,其结果可以验证模型的有效性。 相似文献
5.
6.
网络社区有影响力话题度量识别方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
7.
针对传统的信息抽取方法在提取卷期目录链接时精度不高的问题,本文提出一种基于网页分块和链接特征的卷期目录链接提取方法.首先,以网页标签树的布局标签为最小粒度,提出一种原子网页分块算法,将网页分割为若干个相互独立、互不包含的内容块;其次,根据内容块的子树结构,提出一种原子内容块聚类算法,通过合并相似内容块对网页进行语义块划分;最后,提出一种卷期目录链接块的识别算法,通过融合链接文本相似度和基于Bayes的语义分析方法识别出卷期目录链接区域,从而实现链接的提取.实验结果表明,本文提出的方法能够有效提取卷期目录链接. 相似文献
8.
基于种子文档LDA话题的演化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于种子文档的LDA话题演化方法。首先选取种子文档,利用种子文档指导后一时间段文档的建模,然后根据种子文档的语义分布信息对连续时间上的LDA话题进行关联,保证话题的同一性。实验结果证明,在NIPS论文语料集和全国两会新闻报道集中,该方法可以推导特定话题的演化结果,避免关联话题之间存在的演化结果。 相似文献
9.
【目的】论述Web信息抽取技术在新闻舆情分析中的应用，为舆情虚假信息甄别、舆论引导提供新方法，从而避免对大众的思维、想法等造成不良影响。【方法】研究提出了基于行块分布函数和基于统计与网页结构两种不同的新闻正文信息抽取方法，使得在对Web新闻数据采集和存储的基础上，正文信息抽取更加高效和准确。【结果】两种Web信息抽取技术可以广泛应用于海量新闻数据分析、舆情监测等应用场景。【结论】通过基于行块分布函数的抽取方法和基于统计信息与网页结构的抽取方法，能够分别对轻量网页和大流量网页抽取信息时表现更优。 相似文献
10.
提出一种研究话题演化的方法,利用LDA话题模型抽取科技文献的话题,通过计算话题的强度和特征词,研究话题的演化趋势。对NIPS论文集与ACL论文集进行实验,结果显示了机器学习领域以及计算语言学领域的一些发展状况,从而验证该方法的可行性。 相似文献