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基于Single-Pass算法思想,研究网络话题的在线聚类方法,以期及时捕捉网络信息的动态变化在分析该方法聚类流程的基础上,重点研究网络动态信息流的文本特征抽取和权重计算方法,以及话题类表示和更新等关键问题,设计实验对比分析不同的标题中特征加权系数、特征权重计算和标准化方法以及话题类向量维度对话题聚类质量和时间效率的影响。 相似文献
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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
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朱恒民 《教学研究(河北)》2013,36(4):82-84,91
数据挖掘作为一门新兴技术,在各行业中获得越来越广泛的应用.在分析经管类专业本科生开设数据挖掘课程的必要性和可行性的基础上,讨论了课程在教学过程中存在的问题和设置的教学目标,着重从教学内容和实验环节上探索了数据挖掘课程的具体教学方案及其实施. 相似文献
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以复杂网络为背景,研究在网络动态变化下的舆情传递博弈行为。构建基于复杂网络的互联网舆情传递进化博弈模型,对整个舆情传递的博弈进化过程进行仿真模拟,求出稳定进化策略。研究发现,初始博弈策略的选择个体比例,对舆情传递具有重要影响。随着个体"传递"策略博弈方比例的升高,网络连接数的增多,均衡状态实现得越快。并且,由于"非全连接"的网络结构和网络匿名性的特征,在舆情传递过程会存在停滞和游走现象,最终会因群体压力使舆情走向衰退。同时,也为舆情传递监督者控制和引导网络舆情传递提供理论依据。 相似文献
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[目的]为了研究社交网络以及研究微博网络与微信网络之间舆情的传递过程。[方法]利用无标度有向网络和BA网络分别模拟微博网络和微信网络环境,通过特定的连接关系设计了耦合网络载体,在SEIR模型的基础上,充分分析了用户的传播心理,考虑到了个体具有兴趣衰减效应以及记忆效应等特征,构建了基于耦合网络的社交网络舆情传播模型。[结果]实验结果表明,构建的双层社交网络舆情传播模型能较好地反映现实生活中的舆情传播过程,用户在多层社交网络之间的互动加速了舆情信息的流动,扩大了舆情信息的影响力,层间传播阈值的控制是管理多层社交网络舆情传播的关键。 相似文献
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基于主题细分的社交网络用户间交互特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对一微博子网,从主题细分的角度对用户间历史交互记录进行研究,发现用户间交互的主题偏好特征,以期从微观层面了解用户信息传播行为的规律。[方法/过程]通过用户实例分析得出对用户间交互进行主题细分的必要性;利用主题模型(LDA)对用户间历史交互记录进行主题细分,采用多维向量表示用户间在不同主题下的交互强度;通过统计分析和网络分析方法探索用户间交互的主题特征。[结果/结论]各主题下用户间交互强度的分布具有长尾特征;用户间的交互内容在时序上具有主题相关性;基于多维的用户间交互强度,可抽取出特定主题下的用户交互子网。用户间交互在时序上具有主题相关性这一特征,以及特定主题的用户交互子网,可用于对特定主题的信息传播进行监控和预测。 相似文献