本文關(guān)鍵詞：微博中話題的傳播模型及熱點預測

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【摘要】：微博作為新興的網(wǎng)絡(luò)社交平臺,因其信息流通速度快、信息內(nèi)容豐富、人群覆蓋面廣吸引了大量用戶的加入,這使得微博在輿論傳播中的作用日益凸顯。有很多微博是圍繞同一相關(guān)事件而展開討論的,這便構(gòu)成了一個話題。研究話題的傳播規(guī)律并對熱點話題進行有效預測,有助于我們了解事件的發(fā)展動態(tài)及趨勢,可用于新聞熱點的挖掘和不良信息的監(jiān)管等領(lǐng)域。 本文介紹了微博中話題的傳播模型及完整的熱點預測系統(tǒng)流程,包括數(shù)據(jù)的獲取及預處理、話題聚類和熱點話題預測模塊。 論文的主要工作有： 1.由于微博中包含大量的廣告、商家促銷、活動宣傳等無意義信息,本文提出了一種從用戶和微博兩個角度構(gòu)建微博特征向量的方法,通過支持向量機(Support Vector Machine, SVM)實現(xiàn)了信息的有效過濾； 2.論文將話題傳播過程劃分為三個階段(即潛伏期、爆發(fā)期與消退期),統(tǒng)計各個時期用戶特征項及微博特征項的變化規(guī)律,并采用VIP用戶比例、用戶粉絲數(shù)分布、#話題標簽和url外鏈比例四個特征刻畫話題傳播,取得了較好的實驗結(jié)果； 3.論文采用了基于“潛在基底”假設(shè)的分類模型,并提出了時序信號表示話題趨勢的方法,最后對話題進行熱點預測和參數(shù)分析。實驗結(jié)果表明83.5%的話題可以提前預測,平均提前時間約為1.6小時,驗證了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：微博過濾 微博話題 分類模型 熱點預測
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 本文研究的背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 微博內(nèi)容過濾技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 話題的傳播分析及熱點預測研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要研究工作12
• 1.4 論文的內(nèi)容安排12-14
• 第二章 微博數(shù)據(jù)的準備及預處理14-26
• 2.1 微博數(shù)據(jù)的爬取14-16
• 2.2 垃圾信息的過濾16-23
• 2.2.1 微博特征16-18
• 2.2.2 文本內(nèi)容的向量化18-20
• 2.2.3 過濾算法的實現(xiàn)20-22
• 2.2.4 實驗效果評估22-23
• 2.3 微博話題的聚類23-25
• 2.3.1 LDA模型建模23-24
• 2.3.2 話題聚類24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 話題的傳播分析與分類模型26-48
• 3.1 話題的傳播分析26-40
• 3.1.1 話題傳播階段的劃分27-31
• 3.1.2 話題傳播中的用戶分析31-36
• 3.1.3 話題傳播中的微博分析36-40
• 3.2 分類模型40-47
• 3.2.1 分類的思想40-41
• 3.2.2 隨機模型41
• 3.2.3 類別檢測41-45
• 3.2.4 算法的實現(xiàn)45-47
• 3.3 本章小結(jié)47-48
• 第四章 話題的熱點預測48-66
• 4.1 話題趨勢特征的構(gòu)建48-54
• 4.1.1 微博變化率48-49
• 4.1.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化49-51
• 4.1.3 話題信號峰值處理51-53
• 4.1.4 話題信號對數(shù)處理53-54
• 4.2 在線話題距離的計算54-56
• 4.3 實驗結(jié)果及分析56-64
• 4.3.1 算法的測試及參數(shù)分析57-60
• 4.3.2 案例分析60-64
• 4.4 本章小結(jié)64-66
• 第五章 總結(jié)與展望66-68
• 5.1 論文主要工作66-67
• 5.2 工作展望67-68
• 參考文獻68-71
• 致謝71-72
• 攻讀學位期間發(fā)表或已錄用的學術(shù)論文72

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：999914