基于超网络的微博舆情主题挖掘方法

发布时间：2018-01-06 01:26

  本文关键词：基于超网络的微博舆情主题挖掘方法　出处：《情报理论与实践》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：[目的/意义]微博舆情的形成是一个多层面、错综复杂的过程,可采用超网络描述和揭示。[方法/过程]构建了包含用户—观点—情感—时序阶段4层子网的超网络模型,并将该模型应用于"毒疫苗"事件这一具体实例中。[结果/结论]研究表明,舆情主题发现超网络模型的子网分析可揭示每层子网的特征信息,超边分析可用于舆情预警分析、舆情主题挖掘及舆情主题演化分析。[局限]下一步研究将从细化指标、多重验证两个方面对模型进行完善。
[Abstract]:[Objective] public opinion formation / significance of micro-blog is a multi-faceted, perplexing process, can be used to describe and reveal the super network. Method / process] was constructed containing the user point of view of emotion - timing phase 4 sub network of super network model, the model is applied to the "vaccine" event. / this specific example in conclusion] research shows that the super network model of sub network analysis can reveal the characteristic information of each sub network can be used to found public opinion topic, public opinion warning analysis of super edge analysis. The next step research limitations] from the detailed index evolution of public opinion topic mining and public opinion, to improve the model two multiple aspects of verification.

【作者单位】： 中国农业科学院农业信息研究所;
【基金】：国家社会科学基金青年项目“基于超网络分析的微博舆情主题发现研究”的成果,项目编号:15CTQ030
【分类号】：G206;TP393.092
【正文快照】： 微博,即微型博客(Micro-blog),是一种基于用户关系实现信息分享、传播以及获取的平台,其字符限制在140字以内,具有实时便捷、简明扼要、传播速度快、互动性强等特点,广受用户青睐[1]。作为一种新型的传播载体,微博已经成为民众表达舆情的重要窗口。虽然近年来,微博在反腐败、

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本文编号：1385724