社交网络中意见领袖画像系统设计与实现

发布时间：2020-04-09 00:37

【摘要】：社交网络的虚拟性、多样性、多元性及自由性,使得大众逐渐青睐于选择社交媒体发表个人状态,进行信息交流。对社交网络中的意见领袖进行研究有助于深入分析社交网络中的信息传播方式,有利于引导社会舆论舆情的发展,有助于辅助政府做出决策、解决相关突发事件。同时,意见领袖的识别研究和应用对实现基于大数据的精准广告投放、推动品牌营销具有重要意义。因此,社交网络中的意见领袖研究具有非常重要的传播学意义、社会意义和经济价值。传统的社交网络意见领袖识别,主要是从用户属性结构和用户行为特征出发进行意见领袖的筛选;而基于内容的意见领袖识别方法,多是针对特定话题的用户属性结构指标的量化,并没有实质性的改变。为了解决单一的识别方法在综合考虑用户结构特征、用户行为特征以及用户话题内容方面的不足,本文提出了一种基于层次聚类和LDA话题模型的意见领袖识别方法(HLDAD)。该方法,首先对采集到的社交网络用户数据进行预处理;接下来,通过一次层次聚类和LDA话题模型对用户话题关键词进行提取,得到用户话题的分布特征,从而构建用户主题社区;最后,通过对用户结构特征值、重要性指标、活跃度指标进行计算,识别出基于话题的意见领袖。实验结果表明,本文提出的算法,能够较准确的实现话题意见领袖的识别。其次,为了解决意见领袖的管理问题和实现意见领袖的有效应用,充分发挥意见领袖的社会价值、经济价值,本文设计实现了意见领袖人物画像系统。将意见领袖属性特征、行为特征、话题特征进行标签化表示;最终,通过可视化工具进行展示。
【图文】：

广度优先遍历过程图

图 2-2 信息采集基本架构息采集程序更加方便使用增加设备的方法增大爬虫系统多台主机上，使得每个数据收集节点根据设计的优先策略页。如采用按域名分配采集任务的方式搭建分布式信息
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.09

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本文编号：2620044