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博客舆情热点发现与分析
作 者: 周而重
导 师: 钟宁
学 校: 北京工业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 智慧万维物联网 话题检测 网络舆论 意见领袖 热度评估
分类号: TP393.092
类 型: 博士论文
年 份: 2013年
下 载: 6次
引 用: 0次
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内容摘要
由于社交软件的低门槛使用策略,各大社交网站已成为社会不同群体汇聚内部声音的重要场所。网络舆论是广大网民针对网络话题所持有的代表性意见,随着网络舆论对现实社会影响力的不断提升,为维护社会的稳定,发现社交网站上的热点话题并对其舆论演化趋势进行预测具有重大的现实意义。课题研究工作的两个出发点是:如何从分散的、异构的网络数据中实时发现网民们关注的热点话题;如何分析热点话题的舆情信息来预测网络舆论的演化趋势。目前流行的网络热点话题挖掘方法多借助文本挖掘技术来理解信息内容和发现信息间的关联,从而挖掘出虚拟网络中的热点话题。由于社交网站上的网络数据反映了用户的行为模式和思想,并且用户在不同的角色、动机、时间和氛围下产生的数据会具有不同的含义,因此网络数据的分析策略需要考虑用户自身的特点及其他外界因素对用户的影响。智慧万维物联网(Wisdom Web of Things,简称W2T)中提出的方法学为解决现实世界和虚拟世界的交叉问题提供了指导思想,该方法学强调人的作用,并从信息网和信息粒度的角度去组织和管理数据,以便正确理解用户的需求从而为用户提供智能化的信息服务。由于热点话题的出现和网络舆论的形成是群体互动的结果,因此研究工作以智慧万维物联网方法学为理论指导,并结合计算机科学、社会学和新闻学的相关理论来分析博客热点话题的形成和发展过程以及网络舆论的形成机制和演化特点,在确定重要影响因素后,通过评估相关因素的作用来识别博客热点话题并预测其舆论的演化趋势。在相关研究基础上所进行的创新性工作如下:1)提出一种基于用户视角的话题模型构建方法。针对时效性网络话题,传统话题检测方法多采用文本聚类技术,并将聚类后得到的文档集合作为话题,因此提取出的话题模型不能直观地反映出话题的组成和内部焦点的变化,对此基于用户视角的话题模型构建方法重点考虑信息的语义表达粒度和时效性网络话题的特点,并以引起话题的事件为中心,通过分析话题焦点的变迁和事件的演化历程来提取出层次化的话题模型。2)提出一种在线社区上的意见领袖识别方法。虚拟网络不同于现实社会,网络意见领袖的形成过程和行为特点决定了其特殊的评估机制。设置议题和舆论引导是意见领袖的主要特征。为评估用户在话题传播方面的影响力,用户在社交网中的博文发表程度和网络位置被重点考核。为评估用户的舆论引导作用,用户发表博文的水平和其对社交网中周围用户的意见影响被重点考核。3)在基于用户视角的话题模型构建方法基础上,提出了一种博客热点话题检测方法。时效性网络热点话题的生命历程是一个剧变的过程,但传统网络话题热度评估机制多通过直观地统计话题在一段时间内获得的用户关注度、参与度及话题的时效性来评估话题的热度,对此时效性博客话题在不同时期的用户评论数、博文发表人数、意见数和意见领袖人数的变化被用来评估话题当前的成长程度。话题的持续时间、成长程度、用户参与度和话题的新颖性被用来识别当前的热点话题。4)提出一种基于突发性词汇的热点话题检测方法。通过热点词汇聚类来确定热点话题的方法已经得到了广泛推广,但不同词汇指代话题的作用不同。为了更加清晰地展示话题内容,基于突发性词汇的热点话题检测方法重点考虑词汇间关联的突发性。该方法首先根据词汇间的关联构建不同时期的词汇网,从而提取不同时期的话题,最后根据话题的突发性程度来确定热点话题。在识别热点话题方面,话题的突发性程度主要评估用户们的博文发表行为和意见交互行为。5)提出一种基于意见领袖引导作用的网络舆论演化模型。传统意见交互模型的构建环境是封闭的社交网络,为了构建动态的虚拟网络环境下的舆论演化模型,网络意见领袖的状态成为意见演化模型重点模拟的对象,其中意见领袖的个人情感、网络氛围和意见交流者的特点被用来预测意见领袖在下一时刻的状态。
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全文目录
摘要 4-6 Abstract 6-8 目录 8-10 第1章 绪论 10-24 1.1 研究背景和意义 10-11 1.2 研究现状 11-19 1.2.1 热点话题发现技术 11-13 1.2.2 舆情演化模型 13-14 1.2.3 智慧万维物联网方法学的应用 14-19 1.3 面临的困难 19-20 1.4 研究内容 20-22 1.5 论文组织结构 22-24 第2章 基于智慧万维物联网方法学的舆情热点分析 24-38 2.1 博客话题的特点 24-25 2.2 博客社区上的话题传播 25-29 2.2.1 博客话题的传播过程 25-27 2.2.2 话题传播特点分析 27-29 2.3 博客热点话题形成条件分析 29-32 2.4 网络舆论的传播特点和形成条件 32-34 2.5 意见领袖的特点 34-35 2.6 舆情热点的发现策略 35-36 2.7 本章小结 36-38 第3章 博客话题模型的设计与实现 38-56 3.1 相关工作 38-42 3.1.1 关键词提取技术 38-39 3.1.2 文本相似性度量 39-40 3.1.3 文本聚类 40-42 3.2 话题模型的设计方案 42-46 3.2.1 话题模型的表示 42-44 3.2.2 话题模型构建流程 44-46 3.3 基于用户视角的话题模型构建 46-52 3.3.1 博文关键词提取 46-48 3.3.2 博文预处理 48 3.3.3 博文聚类 48-50 3.3.4 事件聚类 50-52 3.4 实验 52-54 3.5 本章小结 54-56 第4章 意见领袖识别 56-76 4.1 相关研究 56-61 4.1.1 意见挖掘 56-57 4.1.2 网络结构分析方法 57-59 4.1.3 网络用户影响力评估 59-61 4.2 设计方案 61-64 4.3 技术路线 64-68 4.3.1 意见提取和情感分析 64-67 4.3.2 博文质量评估 67-68 4.3.3 用户影响力评估 68 4.4 实验 68-75 4.4.1 意见领袖识别方法验证 68-72 4.4.2 意见领袖形成机制分析 72-75 4.5 本章小结 75-76 第5章 舆情热点检测与舆论演化趋势预测 76-98 5.1 基于博文聚类策略的热点话题检测 76-78 5.1.1 设计方案 76-77 5.1.2 话题热度评估 77-78 5.2 基于突发性词汇的热点话题检测 78-83 5.2.1 相关工作 79 5.2.2 设计方案 79-80 5.2.3 技术路线 80-83 5.3 网络舆论演化趋势预测 83-86 5.3.1 设计方案 84-85 5.3.2 网络舆论演化模型 85-86 5.4 实验 86-96 5.4.1 话题热度评估方法的性能验证 86-88 5.4.2 话题突发性评估方法的性能验证 88-90 5.4.3 舆论演化模型的性能验证与分析 90-96 5.5 本章小结 96-98 结论 98-102 主要工作 98-99 工作存在的不足 99-101 未来工作 101-102 参考文献 102-110 攻读博士学位期间所发表的学术论文 110-112 致谢 112-114 附录 114
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