基于LDA模型的网络舆情事件话题演化分析

发布时间：2019-02-14 22:58

【摘要】：通过挖掘网络舆情事件话题演化,有助于在事件全面爆发之前的更早阶段懫取应急措施。本文基于网络舆情事件时间性强、话题与时间关联度单一的特征,选择网民关注度高的食品安全网络舆情事件新闻报道建立文本集,基于LDA模型抽取话题,使用后离散时间型话题模型思路分析话题热度变化,用先离散时间型话题模型思路分析话题内容迁移。实验表明,此思路能够较全面体现话题演化路径,为网络舆情事件分析提供有效途径。
[Abstract]:By excavating the topic evolution of the network public opinion event, it is helpful to take emergency measures in the earlier stage before the full outbreak of the event. Based on the characteristics of strong timeliness of network public opinion events and single correlation between topic and time, this paper selects food safety network public opinion events news reports with high attention from Internet users to set up a text set, and extracts topics based on LDA model. Using the idea of post-discrete time topic model to analyze the change of topic heat, and using the first discrete time topic model to analyze topic content transfer. The experimental results show that this idea can fully reflect the path of topic evolution and provide an effective way for the analysis of network public opinion events.
【作者单位】：南京邮电大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金“基于情景演化的数字化应急预案动态生成机制研究”(编号:71171117) 江苏省教育厅哲学社会科学项目“基于环境演化的食品供应链安全风险转移机制研究”(编号:2012SJB630051)
【分类号】：F49

【参考文献】

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【共引文献】

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