基于粒子群算法的微博熱點話題發(fā)現(xiàn)分析
本文選題:粒子群算法 切入點:微博 出處:《情報科學》2016年12期
【摘要】:微博平臺門檻低、用戶多、時效性強、隨意轉(zhuǎn)發(fā)等特點,使其成為目前流行的消息分享媒介。因此如果能夠提前發(fā)現(xiàn)熱點話題,給用戶提供高影響力的話題就變得越來越重要了。選取了大量微博用戶數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)集,從中提取了100多個話題,對這些話題用粒子群算法進行迭代,把迭代過程中該話題的最高影響力作為該話題的最終影響力。確定出影響力高于14的話題就是有價值的熱點話題,以此提取熱點話題。通過提前發(fā)現(xiàn)熱點話題,相關(guān)部門可以及時發(fā)現(xiàn)和引導輿情、阻礙謠言的傳播,促使微博朝著健康、可持續(xù)的方向發(fā)展。
[Abstract]:Weibo platform has the characteristics of low threshold, many users, strong timeliness, random forwarding and so on, which makes it a popular news sharing medium. Therefore, if we can find hot topics in advance, It is becoming more and more important to provide users with high-impact topics. A large number of Weibo user data are selected as raw data sets, from which more than 100 topics are extracted, and these topics are iterated by particle swarm optimization. Take the highest influence of the topic during the iteration as the final influence of the topic. Identify the topic with influence above 14 as a valuable hot topic to extract hot topics. By identifying hot topics ahead of time, Relevant departments can timely discover and guide public opinion, hinder the spread of rumors, promote Weibo towards a healthy and sustainable direction.
【作者單位】: 韶關(guān)學院信息管理系;韶關(guān)學院教育技術(shù)系;韶關(guān)學院應(yīng)用數(shù)學系;
【基金】:教育部人文社會科學研究青年基金項目(13YJCZH144)
【分類號】:TP18;G206
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,本文編號:1691300
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