基于流形学习的新闻主题关系构建和演化研究

发布时间：2017-08-20 14:33

  本文关键词：基于流形学习的新闻主题关系构建和演化研究

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【摘要】：【目的】通过对以互联网为媒介的新闻报道的主题演化研究,分析新闻主题的产生、发展和演变过程,把握媒体舆论方向。【方法】引入流形学习构建全局时间跨度的新闻主题关联关系,挖掘由LDA主题模型识别得到的各个时间窗口的高维主题向量间的关系,在低维平面上实现主题聚类和相互关联的可视化,提出利用社会网络理论指标分析主题的演化结果。【结果】利用2015年美国有线电视新闻网对中国的新闻报道进行主题关系构建和演化,结果表明该方法能够发现主题在全局时间跨度的演化趋势。【局限】时间窗口长度对主题演化的效果和可变时间窗口长度机制没有涉及。【结论】新闻主题演化分析方法能够在低维可视平面上描绘主题在全局时间跨度的演化,避免主题由于相邻时间窗口关联失效而导致全局演化路径的断裂。
【作者单位】： 北京外国语大学计算机系;中国科学院信息工程研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 潜在狄利克雷分配模型 流形学习 主题关联 主题演化
【基金】：国家社会科学基金重大委托项目“语言大数据挖掘与文化价值发现”(项目编号:14@ZH036) 北京市社会科学基金研究基地项目“北京对外文化传播过程中‘两微一端’影响力比较研究”(项目编号:15JDZHC011) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“对外传播过程中互联网用户行为特征和影响力研究”(项目编号:023600-500110002)的研究成果之一
【分类号】：G212;TP391.1
【正文快照】： 随着信息技术的发展,互联网已成为信息传播的重要渠道,被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”[1]。研究以互联网为媒介的西方主流媒体对中国的新闻报道,有助于了解西方媒体中的中国形象,把握国外舆论的发展方向。新闻报道的主题演化是指新闻报道的主题内容与强度在

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本文编号：707193