本文選題：BBS熱點　切入點：用戶行為特征　出處：《科技通報》2014年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：BBS熱點挖掘是研究網絡輿情傳播影響力的重要手段。傳統(tǒng)的BBS熱點挖掘采用統(tǒng)計特征分析法,不能實現(xiàn)對BBS信息資源的全面覆蓋,分析參量單一,熱點特征挖掘不準確。提出一種對BBS用戶轉發(fā)評論和提及行為綜合分析的BBS熱點挖掘算法,建立了BBS熱點影響力度量及用戶行為綜合分析數(shù)學模型,進行熱點評價及影響力數(shù)學度量,實現(xiàn)BBS用戶行為綜合分析。實驗表明采用該算法進行BBS熱點跟蹤挖掘,提高了BBS網頁的召回率,避免出現(xiàn)冗余信息和中止檢索,熱點挖掘性能和準確度較傳統(tǒng)方法提高顯著,在網絡輿情分析和BBS系統(tǒng)管理等領域具有很好的應用價值。
[Abstract]:BBS hot spot mining is an important means to study the influence of network public opinion dissemination. Traditional BBS hot spot mining uses statistical feature analysis method, which can not cover BBS information resources completely and has a single analysis parameter. This paper presents a BBS hot spot mining algorithm for BBS users to forward comments and comprehensive analysis of reference behavior, and establishes a mathematical model of BBS hot spot impact measurement and user behavior synthesis analysis. The hot spot evaluation and influence mathematics measurement are carried out, and the comprehensive analysis of BBS user behavior is realized. The experiment shows that the algorithm can improve the recall rate of BBS pages, avoid redundant information and stop searching. The performance and accuracy of hot spot mining is much higher than that of traditional methods, and it has good application value in network public opinion analysis and BBS system management.
【作者單位】： 鄭州經貿職業(yè)學院計算機系;
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1631205