【摘要】：在海量數(shù)據(jù)背景下,針對(duì)社交網(wǎng)站中隊(duì)成員關(guān)系、話題熱度及內(nèi)涵的價(jià)值傾向等評(píng)價(jià)問(wèn)題,提出一個(gè)基于LDA的兩階段社交網(wǎng)站自動(dòng)量化評(píng)價(jià)模型。首先通過(guò)LDA方法將文本內(nèi)容映射到主題空間,依據(jù)文本所屬主題和用戶特征來(lái)剔除垃圾信息;對(duì)于篩選出的信息,從用戶、話題和社區(qū)三個(gè)角度提出一個(gè)新的社交網(wǎng)站的量化分析方法。最后,通過(guò)對(duì)西祠胡同的實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證該模型的有效性和可行性。
[Abstract]:In the context of massive data, a two-stage automatic quantitative evaluation model of social networking sites based on LDA is proposed, which aims at evaluating the relationship between team members, topic heat and the value tendency of the content of social networking sites. Firstly, the text content is mapped to the topic space by LDA method, and the spam information is eliminated according to the theme of the text and the characteristics of the user. For the selected information, a new quantitative analysis method for social networking sites is proposed from three aspects: user, topic and community. Finally, the validity and feasibility of the model are verified by the experimental analysis of Xichi Hutong.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院;
【基金】：全國(guó)教育科學(xué)“十一五”規(guī)劃2009年度教育部青年專項(xiàng)課題“網(wǎng)絡(luò)課程使用現(xiàn)狀自動(dòng)量化評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究”(項(xiàng)目編號(hào):ECA090441)的研究成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 刁宇峰;林鴻飛;;基于LDA模型的博客垃圾評(píng)論發(fā)現(xiàn)[A];第六屆全國(guó)信息檢索學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

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本文編號(hào)：2389740