【摘要】：隨著web2.0時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的媒體逐漸被互聯(lián)網(wǎng)時代下生成的新媒體取代。通過互聯(lián)網(wǎng),信息的傳播速度更快,傳播途徑更多,用戶在面對互聯(lián)網(wǎng)中的繁雜信息難以選擇和決策。因此,用戶傾向于選擇意見領(lǐng)袖提供的信息。意見領(lǐng)袖在信息傳播和輿論演變的過程中發(fā)揮著極其重要的作用�，F(xiàn)在很多學(xué)者都通過計算意見領(lǐng)袖的影響力來判斷意見領(lǐng)袖的實際作用。本文將話題和回答者觀點對于用戶的影響力的影響加入到模型中,用回答者之間的文本相似度度量回答者之間的轉(zhuǎn)移概率,用評論文本的情感傾向度量評論者轉(zhuǎn)向回答者的轉(zhuǎn)移概率,以此構(gòu)造轉(zhuǎn)移矩陣,根據(jù)PageRank算法進(jìn)行迭代后即可得到用戶的影響力得分。通過建立DTM話題演化模型,將每個話題按照時間戳根據(jù)話題的熱度變化趨勢將時間線分成十一個時間窗口。根據(jù)創(chuàng)建好的時間窗口,對話題的文本信息進(jìn)行處理,判斷話題文本在該時間窗口下的主題分布,再通過回答者的回答判斷該回答的主題分布,通過判斷兩個分布的區(qū)分度來識別符合話題演化趨勢的意見領(lǐng)袖,并對發(fā)現(xiàn)的意見領(lǐng)袖進(jìn)行評價。實驗結(jié)果顯示基于PageRank算法改進(jìn)的潛在意見領(lǐng)袖發(fā)現(xiàn)算法可以更準(zhǔn)確地識別出意見領(lǐng)袖,可以覆蓋更多的人群,更廣泛的話題,更貼合話題主題。而且DTM模型可以提取更符合話題演化趨勢的意見領(lǐng)袖。
【圖文】：

E)中。V 表示網(wǎng)絡(luò)下所有用戶群體，E 表示用戶之間的關(guān)系，以及關(guān)系的重要性衡量。圖2-1 潛在意見領(lǐng)袖圖模型示意圖潛在意見領(lǐng)袖圖模型構(gòu)造包括以下幾個步驟：（1）知乎用戶 ， ， ， n參與到特定話題中，用戶行為指標(biāo)包括：發(fā)表回答數(shù)、發(fā)表文章數(shù)、發(fā)表專欄數(shù)，擁有粉絲數(shù)，將 ， ，

哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文分布，，而 Dirichlet 分布是多項式分布的先驗分布，Dirichle為共軛關(guān)系，由此在 LDA 主題模型中概率生成過程如表 表2-2 LDA概率生成過程 i,irichlet 分布α中取樣生成文檔 i 的主題分布 ,從主題的多項式分布 中取樣生成文檔 i 中第 j 個詞的主題 , ,從 Dirichlet 分布β中取樣生成主題 , 對應(yīng)詞語分布 , 從詞語的多項式分布 , 中采樣最終生成詞語 , 經(jīng)生成后，需要根據(jù)文檔反推其主題分布。在實際中，文檔到，但主題 z 是隱藏的，如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G206;TP391.1

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3 管靈s

本文編號：2599938