本文選題：微博 + 信息采集�。� 參考：《山東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：信息技術(shù)日益發(fā)展,web2.0時代也隨之到來,自媒體平臺也已慢慢地融進(jìn)各個網(wǎng)民的生活中,新浪微博是典型的例子。自媒體興起,帶給了用戶新體驗,用戶可以借助手機、QQ、微信、郵箱、網(wǎng)頁等傳播渠道發(fā)表文字信息及圖片甚至是影音等多媒體信息,分享個人最新動態(tài),把身邊的實時信息與大家分享。正是這個原因,在微博中,用戶有新的功能,制造信息和傳播信息。信息發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā),既快又方便,于是微博在信息傳播速率方面占有領(lǐng)先的位置。在微博平臺上,社會上出現(xiàn)的突發(fā)性話題傳播方式是利用微博用戶間的關(guān)注關(guān)系轉(zhuǎn)發(fā)。這種傳播方式很容易將范圍擴大到傳統(tǒng)的媒體,最常見的傳統(tǒng)媒體就是新聞,隨之在社會上造成巨大影響。因此,基于微博的突發(fā)話題檢測技術(shù),會為及時發(fā)現(xiàn)社會熱點、盡快感知網(wǎng)絡(luò)民意、及早響應(yīng)突發(fā)事件等方面帶來積極的現(xiàn)實意義�；诖�,本文會設(shè)計并實現(xiàn)一個基于傳播價值的微博突發(fā)話題檢測系統(tǒng),主要工作涉及以下三個方面:(1)在論文的準(zhǔn)備階段,主要是閱讀大量的文獻(xiàn)和相關(guān)資料并對到目前為止的微博突發(fā)話題檢測研究現(xiàn)狀進(jìn)行了初步了解,在掌握突發(fā)話題檢測的研究背景及意義的基礎(chǔ)上,確定了系統(tǒng)的需求分析,制定了系統(tǒng)需要實現(xiàn)的三個功能:信息采集、數(shù)據(jù)處理、突發(fā)話題檢測。與此同時,介紹系統(tǒng)的功能性與非功能性需求,約束了系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境。(2)本文在分析話題檢測整個工作流程的基礎(chǔ)上,考慮新浪微博具有的短文本、實時、社交性、媒體性等多個特點,保證突發(fā)詞的兩個特性的同時還要體現(xiàn)突發(fā)詞的區(qū)分度,于是定義和引入了微博的傳播價值,它的計算過程包含兩個方面,用戶影響力和微博的顯著度。本文設(shè)計了基于傳播價值的微博突發(fā)話題檢測的算法,第一步,依照詞語在時間上的變化確定候選突發(fā)詞集合,第二步利用權(quán)重計算和傳播價值計算結(jié)合的方式完成突發(fā)詞的篩選。最后利用詞共現(xiàn)的概率計算突發(fā)詞間相似度,利用single-pass的聚類算法完成突發(fā)話題檢測。(3)在系統(tǒng)需求分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于傳播價值的突發(fā)話題檢測系統(tǒng)的工作流程。在系統(tǒng)總體架構(gòu)上,分別分析兩種模式C/S和B/S,B/S開發(fā)模式更適合本系統(tǒng)的設(shè)計;在設(shè)計系統(tǒng)層次方面,遵循高內(nèi)聚、低耦合的原則,系統(tǒng)運用三層體系架構(gòu):數(shù)據(jù)訪問層(DAL)、業(yè)務(wù)邏輯層(BLL)、表示層(UI);此外,系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的選擇是Microsoft SQL Server 2008版本,開發(fā)語言為C#。
[Abstract]:With the development of information technology and the arrival of Web 2.0 era, Sina Weibo is a typical example. Since the media platform has been gradually integrated into the lives of all Internet users, Sina Weibo is a typical example. Since the rise of the media, it has brought users a new experience. Users can use their mobile phones, QQQs, WeChat, mailboxes, web pages and other channels to publish text information, pictures and even multimedia information, such as video and audio, to share their latest developments. Share the real-time information around you. It is for this reason that in Weibo, users have new capabilities to produce and disseminate information. Information distribution, forwarding, both fast and convenient, so Weibo in the speed of information transmission occupies a leading position. On the Weibo platform, the sudden topic communication is transmitted by using the attention relation between Weibo users. It is easy to extend its scope to traditional media, the most common of which is news, which has a great impact on society. Therefore, the technology of burst topic detection based on Weibo will bring positive practical significance for discovering social hot spots, perceiving network public opinion as soon as possible, and responding to unexpected events as soon as possible. Based on this, this paper will design and implement a Weibo burst topic detection system based on propagation value. The main work involves the following three aspects: 1) in the preparation phase of the thesis. It mainly reads a lot of literature and related materials and makes a preliminary understanding of the current research situation of Weibo burst topic detection so far. On the basis of mastering the background and significance of the research on burst topic detection, it determines the requirement analysis of the system. Three functions of the system are developed: information collection, data processing and burst topic detection. At the same time, it introduces the functional and non-functional requirements of the system, which constrains the system development environment. Media and other characteristics ensure that the burst word features at the same time to reflect the classification of burst words, so the definition and introduction of Weibo transmission value, its calculation process includes two aspects, user influence and Weibo saliency. This paper designs a Weibo burst topic detection algorithm based on propagation value. The first step is to determine the candidate burst word set according to the temporal change of words. The second step uses the combination of weight calculation and propagation value calculation to select burst words. Finally, the probabilities of co-occurrence are used to calculate the similarity between burst words, and the clustering algorithm of single-pass is used to complete burst topic detection. On the basis of system requirement analysis, the workflow of burst topic detection system based on propagation value is designed. In the overall architecture of the system, the two development modes, C / S and B / S / S, respectively, are more suitable for the design of the system, and follow the principles of high cohesion and low coupling in the design system level. The system uses three layers of architecture: data access layer (DAL), business logic layer (BLL), presentation layer (UI); in addition, the database is selected as Microsoft SQL Server 2008 version, and the development language is C#.
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.092;TP311.52

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