本文關(guān)鍵詞：融入公眾情感投入的微博話(huà)題快速發(fā)現(xiàn)及影響力度量方法

  更多相關(guān)文章： 微博 話(huà)題發(fā)現(xiàn) 情感詞 情感密集期 影響力評(píng)估

【摘要】：隨著移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,以微博為代表的短文本信息大量涌現(xiàn),并以幾何方式保持增長(zhǎng),具有非結(jié)構(gòu)化、海量性、實(shí)時(shí)性、自媒體性等特點(diǎn)。聚集大量涉及公眾日常生活有價(jià)值的信息,稱(chēng)之為話(huà)題。微博文本在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代正慢慢承擔(dān)著短信、博客、即時(shí)通訊等功能,不同于傳統(tǒng)新聞,不受標(biāo)題、關(guān)鍵字等固定格式拘束,同時(shí)大量短文本信息的同時(shí)涌入也為話(huà)題信息的抓取、提煉過(guò)程帶來(lái)挑戰(zhàn)。微博作為一種移動(dòng)社交工具,話(huà)題信息新穎性、影響力的需求越來(lái)越受到公眾關(guān)注,在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、地點(diǎn)發(fā)現(xiàn)最有價(jià)值的話(huà)題也逐漸成為保持用戶(hù)活躍度的重要手段,而傳統(tǒng)話(huà)題發(fā)現(xiàn)方法不能滿(mǎn)足相關(guān)話(huà)題的發(fā)現(xiàn)質(zhì)量需求。因此,如何解決海量數(shù)據(jù)環(huán)境下的微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)效率以及發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,從而更好地挖掘分析移動(dòng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)信息,已成為新的研究熱點(diǎn)。 基于以上問(wèn)題,本文提出了一種融入公眾情感投入的微博話(huà)題快速發(fā)現(xiàn)及影響力度量方法,主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面： 第一,針對(duì)海量的微博文本,本文提出了一種融入公眾情感投入的微博話(huà)題快速發(fā)現(xiàn)方法。主要由情感詞庫(kù)構(gòu)建、情感密集期檢測(cè)、微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)三部分組成。第一部分,基于大規(guī)模微博語(yǔ)料庫(kù)和三大著名情感詞集,采用TFDF值以及雙字Hash索引表實(shí)現(xiàn)具體情感詞庫(kù)的構(gòu)建；第二部分,基于Sigmoid函數(shù)挖掘情感密集期,抽取相應(yīng)情感文本；第三部分,基于改進(jìn)的模糊聚類(lèi)算法,在約簡(jiǎn)后的文本集中,建立名詞性實(shí)體表,不斷迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。該方法以情感詞為基礎(chǔ),在微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)中融入公眾情感,可以有效約簡(jiǎn)微博文本集,大幅提升信息處理效率,發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量話(huà)題。 第二,本文根據(jù)情感詞與文本數(shù)的依存關(guān)系提出了情感密集期的概念。情感密集期挖掘算法綜合考慮了微博的傳播特性,融入微博轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等影響因素,采用了Sigmoid函數(shù)抑制高頻次商業(yè)微博對(duì)話(huà)題發(fā)現(xiàn)的影響,可以有效挖掘公眾情感投入的密集期,提升話(huà)題發(fā)現(xiàn)質(zhì)量與效率。 第三,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,人們?cè)絹?lái)越離不開(kāi)社交網(wǎng)絡(luò)。為解決用戶(hù)節(jié)點(diǎn)在社交網(wǎng)絡(luò)中的差異化影響問(wèn)題,本文提出了一種融入公眾情感投入的用戶(hù)節(jié)點(diǎn)影響力度量方法。研究新興網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下的微博用戶(hù)影響力評(píng)估方法,避免用戶(hù)話(huà)題興趣差異造成的影響。主要從用戶(hù)的真實(shí)情感表達(dá)出發(fā),以情感詞為基礎(chǔ)定義了用戶(hù)的話(huà)題情感濃度值,衡量用戶(hù)對(duì)話(huà)題的興趣,提升影響力評(píng)估精度。
【關(guān)鍵詞】：微博 話(huà)題發(fā)現(xiàn) 情感詞 情感密集期 影響力評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 傳統(tǒng)話(huà)題研究11-12
• 1.2.2 微博話(huà)題研究12
• 1.2.3 微博話(huà)題影響力傳播12-13
• 1.2.4 現(xiàn)狀總結(jié)13-14
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及組織架構(gòu)14-17
• 第2章 相關(guān)介紹及理論研究17-33
• 2.1 微博相關(guān)概述17-18
• 2.2 微博挖掘技術(shù)18-23
• 2.2.1 微博挖掘表征模型18-20
• 2.2.2 微博數(shù)據(jù)模型及常用聚類(lèi)算法研究20-23
• 2.3 微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)技術(shù)23-33
• 2.3.1 微博話(huà)題特點(diǎn)分析23-24
• 2.3.2 微博話(huà)題檢測(cè)相關(guān)技術(shù)24-27
• 2.3.3 微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)技術(shù)27-30
• 2.3.4 微博用戶(hù)影響力評(píng)估技術(shù)30-33
• 第3章 融入公眾情感投入的微博話(huà)題快速發(fā)現(xiàn)方法33-55
• 3.1 融入公眾情感投入的微博話(huà)題快速發(fā)現(xiàn)模型33-35
• 3.1.1 基礎(chǔ)定義33-34
• 3.1.2 模型架構(gòu)34-35
• 3.2 基于情感詞的公眾情感投入衡量35-40
• 3.2.1 情感詞庫(kù)構(gòu)建35-37
• 3.2.2 情感詞庫(kù)索引37
• 3.2.3 情感密集期檢測(cè)37-40
• 3.3 改進(jìn)的微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)算法40-42
• 3.3.1 模糊聚類(lèi)算法40-41
• 3.3.2 改進(jìn)的微博話(huà)題發(fā)現(xiàn)算法41-42
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析42-53
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)采集43
• 3.4.2 數(shù)據(jù)清洗43-48
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析48-50
• 3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 第4章 融入公眾情感投入的微博用戶(hù)影響力度量方法55-67
• 4.1 微博影響力傳播模式55-58
• 4.1.1 微博影響力傳播模型55-58
• 4.1.2 微博用戶(hù)行為分析58
• 4.2 融入公眾情感投入的微博用戶(hù)影響力度量方法58-61
• 4.2.1 相關(guān)問(wèn)題58-59
• 4.2.2 融入話(huà)題情感濃度的微博影響力度量方法59-61
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析61-64
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析61-62
• 4.3.2 影響力評(píng)估結(jié)果及分析62-64
• 4.4 本章小結(jié)64-67
• 第5章 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 總結(jié)67-68
• 5.2 展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間學(xué)術(shù)成果75
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參與的項(xiàng)目75-76
• 致謝76-77

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：616457