本文關(guān)鍵詞： 話題演化 動態(tài)話題模型 標簽傳播算法 社區(qū)發(fā)現(xiàn) 突發(fā)事件　出處：《圖書與情報》2015年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的動態(tài)話題模型在高維、稀疏的微博數(shù)據(jù)上進行話題演化分析時,存在話題數(shù)無法確定與結(jié)果可解釋性差的問題,為此文章提出了一種結(jié)合動態(tài)話題模型與社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)的話題演化方法,即DTM-LPA方法,即首先利用動態(tài)話題模型選取不同時間窗口中具有較高價值的演化詞;然后根據(jù)各個時間窗口上的微博構(gòu)造演化詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò);再借用標簽傳播算法找到演化詞之間的社區(qū),并根據(jù)演化詞社區(qū)來追蹤各個時間窗口上的話題。最后,文章以新浪微博上H7N9禽流感事件為例進行了實證研究,實驗結(jié)果表明文章所提出的方法能真實地實現(xiàn)微博話題演化分析。
[Abstract]:When the traditional dynamic topic model is used to analyze the topic evolution on the high dimensional and sparse Weibo data, there is the problem that the number of topics can not be determined and the result can be interpreted. In this paper, a topic evolution method, DTM-LPA method, is proposed, which combines dynamic topic model with community discovery technology. Firstly, the dynamic topic model is used to select the high value evolutional words in different time windows. Then according to Weibo on each time window, the cooccurrence network of evolution words is constructed. Then we use the label propagation algorithm to find the community between the words of evolution and track the topics in each time window according to the community of evolution words. Finally. This paper takes the H7N9 avian influenza event on Sina Weibo as an example. The experimental results show that the method proposed in this paper can truly realize the analysis of Weibo topic evolution.
【作者單位】： 南京理工大學信息管理系;安徽財經(jīng)大學管理科學與工程學院;江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識服務(wù)重點實驗室(南京大學);
【基金】：國家社會科學基金重大項目“面向突發(fā)事件應(yīng)急決策的快速響應(yīng)情報體系研究”(項目編號:13&ZD174);國家社會科學基金項目“在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于用戶的知識組織模式研究”(項目編號:14BTQ033) 江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識服務(wù)重點實驗室開放課題“在線社交網(wǎng)絡(luò)上交叉學科用戶知識結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)及其興趣演變研究”(項目編號:DEKS2014KT006)研究成果之一
【分類號】：R511.7;G206
【正文快照】： 1引言截止2015年3月,新浪微博月均活躍用戶數(shù)(Mau’s)為1.98億[1]。盡管每個用戶允許發(fā)布的微博文本通常受限制于140字以內(nèi),但規(guī)模如此龐大的微博群體所發(fā)布的言論在引發(fā)公共議題和公眾情緒等方面體現(xiàn)出了強大的輿論引導作用和傳播效果。有時微博上一些過激的言論被盲目地操縱

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1480726