發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 00:08

　　 近幾年來(lái),人們?cè)絹?lái)越離不開社交網(wǎng)絡(luò),無(wú)論是普通百姓,還是專家學(xué)者紛紛在網(wǎng)絡(luò)上建立了自己賬號(hào),用來(lái)分享和接受信息。社交網(wǎng)絡(luò)讓用戶便捷的獲取大量信息,同時(shí)方便社交網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)人聯(lián)系交流。社交網(wǎng)絡(luò)的流行也使得越來(lái)越多的用戶在遇到問(wèn)題時(shí),借助網(wǎng)絡(luò)尋求解決問(wèn)題的方法。通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)解決問(wèn)題通常有兩種途徑：一是通過(guò)檢索社交網(wǎng)絡(luò)中的信息來(lái)獲取解決方法,Twitter, Facebook以及問(wèn)答社交網(wǎng)絡(luò)知乎網(wǎng)等平臺(tái)都已積累了大量有價(jià)值的信息；二是向網(wǎng)絡(luò)中的專家用戶咨詢解決。但數(shù)以億計(jì)的網(wǎng)絡(luò)用戶中,誰(shuí)是問(wèn)題領(lǐng)域的專家,向誰(shuí)咨詢是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。而專家識(shí)別的應(yīng)用為解決這一問(wèn)題提供了新的思路。專家發(fā)現(xiàn),顧名思義是用來(lái)識(shí)別專家的方法,方便通過(guò)咨詢專家解決難題。比如企業(yè)內(nèi)常常會(huì)遇到某一方面的技術(shù)難題無(wú)法解決,那么向誰(shuí)尋求幫助就顯得非常重要。目前專家識(shí)別方法被廣泛用于科學(xué)研究,不少學(xué)術(shù)研究已經(jīng)成功通過(guò)學(xué)術(shù)圈子,員工郵件來(lái)往,企業(yè)員工文檔實(shí)現(xiàn)專家的發(fā)現(xiàn)。鑒于以上原因,本文將專家識(shí)別這一思想應(yīng)用到當(dāng)前受眾最廣的社交網(wǎng)絡(luò)中來(lái),通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)中的信息進(jìn)行專家甄別,方便社交網(wǎng)絡(luò)用戶針對(duì)遇到的不同問(wèn)題尋找各問(wèn)題領(lǐng)域的專家,咨詢解決方法。為提問(wèn)者和專家搭建溝通橋梁。不少傳統(tǒng)研究通過(guò)鏈接分析方法進(jìn)行專家識(shí)別。但該方法無(wú)法在多主題情況下進(jìn)行某一主題的專家識(shí)別。而社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)注的內(nèi)容呈現(xiàn)多主題化,涉及生活各方面。為了解決這一問(wèn)題,本文創(chuàng)新性的利用話題識(shí)別模型構(gòu)造領(lǐng)域字典,通過(guò)領(lǐng)域字典將目標(biāo)用戶的主題范圍進(jìn)行限定,同時(shí)結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)用戶中的鏈接關(guān)系和個(gè)人信息綜合指標(biāo)進(jìn)行專家評(píng)估,識(shí)別某一領(lǐng)域中一系列專家用戶。通過(guò)基于新浪微博社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的研究,本文實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)挖掘”這一領(lǐng)域的專家用戶識(shí)別。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：G206
【部分圖文】：

分析就是基于這種研究假設(shè)發(fā)現(xiàn)緊密關(guān)系來(lái)分析其背后潛在的文本意義及人??關(guān)系的方法。在本研究中，通過(guò)分析任意兩個(gè)詞在文本中的共現(xiàn)關(guān)系。之后再??過(guò)模塊化的聚類算法將詞分為不同的類（即不同的話題），對(duì)不同類的內(nèi)容進(jìn)??解讀。這樣利用共現(xiàn)關(guān)系和聚類算法可以發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中關(guān)于“護(hù)發(fā)”領(lǐng)域的??論話題和關(guān)鍵內(nèi)容。??中文文本分析的第一步就是分詞，本文選取了盤古分詞器，設(shè)定停用詞詞典??，對(duì)６５１４９條微博文本進(jìn)行分詞，共計(jì)產(chǎn)生了約１３０１１個(gè)詞匯。?ｆ??將１３０１１個(gè)詞匯兩兩組合生成共詞矩陣的形式，并根據(jù)任意兩個(gè)詞同時(shí)在微??中出現(xiàn)的次數(shù)，記錄共現(xiàn)次數(shù)，共生成有效記錄２５３４１２條。??利用社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ｇｅｐｈｉ，對(duì)上述１３０１１個(gè)關(guān)鍵詞形成的共現(xiàn)矩陣進(jìn)??可視化，得出共現(xiàn)關(guān)系圖（見圖５），節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)之間的邊表示詞??詞之間的關(guān)系。另將出度入度映射為點(diǎn)的大小，點(diǎn)越大表示出度入度越多。將??現(xiàn)頻次映射為邊的粗細(xì)，頻次越高邊越粗。??��？??
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本文編號(hào)：2892218