加入用户行为因素的BBS热点分析算法仿真

发布时间：2018-03-18 20:32

  本文选题：BBS热点　切入点：用户行为特征　出处：《科技通报》2014年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：BBS热点挖掘是研究网络舆情传播影响力的重要手段。传统的BBS热点挖掘采用统计特征分析法,不能实现对BBS信息资源的全面覆盖,分析参量单一,热点特征挖掘不准确。提出一种对BBS用户转发评论和提及行为综合分析的BBS热点挖掘算法,建立了BBS热点影响力度量及用户行为综合分析数学模型,进行热点评价及影响力数学度量,实现BBS用户行为综合分析。实验表明采用该算法进行BBS热点跟踪挖掘,提高了BBS网页的召回率,避免出现冗余信息和中止检索,热点挖掘性能和准确度较传统方法提高显著,在网络舆情分析和BBS系统管理等领域具有很好的应用价值。
[Abstract]:BBS hot spot mining is an important means to study the influence of network public opinion dissemination. Traditional BBS hot spot mining uses statistical feature analysis method, which can not cover BBS information resources completely and has a single analysis parameter. This paper presents a BBS hot spot mining algorithm for BBS users to forward comments and comprehensive analysis of reference behavior, and establishes a mathematical model of BBS hot spot impact measurement and user behavior synthesis analysis. The hot spot evaluation and influence mathematics measurement are carried out, and the comprehensive analysis of BBS user behavior is realized. The experiment shows that the algorithm can improve the recall rate of BBS pages, avoid redundant information and stop searching. The performance and accuracy of hot spot mining is much higher than that of traditional methods, and it has good application value in network public opinion analysis and BBS system management.
【作者单位】： 郑州经贸职业学院计算机系;
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1631205