基于话题演化的潜在意见领袖发现方法研究

发布时间：2020-03-25 13:02

【摘要】：随着web2.0时代的到来,互联网的飞速发展,传统的媒体逐渐被互联网时代下生成的新媒体取代。通过互联网,信息的传播速度更快,传播途径更多,用户在面对互联网中的繁杂信息难以选择和决策。因此,用户倾向于选择意见领袖提供的信息。意见领袖在信息传播和舆论演变的过程中发挥着极其重要的作用。现在很多学者都通过计算意见领袖的影响力来判断意见领袖的实际作用。本文将话题和回答者观点对于用户的影响力的影响加入到模型中,用回答者之间的文本相似度度量回答者之间的转移概率,用评论文本的情感倾向度量评论者转向回答者的转移概率,以此构造转移矩阵,根据PageRank算法进行迭代后即可得到用户的影响力得分。通过建立DTM话题演化模型,将每个话题按照时间戳根据话题的热度变化趋势将时间线分成十一个时间窗口。根据创建好的时间窗口,对话题的文本信息进行处理,判断话题文本在该时间窗口下的主题分布,再通过回答者的回答判断该回答的主题分布,通过判断两个分布的区分度来识别符合话题演化趋势的意见领袖,并对发现的意见领袖进行评价。实验结果显示基于PageRank算法改进的潜在意见领袖发现算法可以更准确地识别出意见领袖,可以覆盖更多的人群,更广泛的话题,更贴合话题主题。而且DTM模型可以提取更符合话题演化趋势的意见领袖。
【图文】：

E)中。V 表示网络下所有用户群体，E 表示用户之间的关系，以及关系的重要性衡量。图2-1 潜在意见领袖图模型示意图潜在意见领袖图模型构造包括以下几个步骤：（1）知乎用户 ， ， ， n参与到特定话题中，用户行为指标包括：发表回答数、发表文章数、发表专栏数，拥有粉丝数，将 ， ，

哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文分布，，而 Dirichlet 分布是多项式分布的先验分布，Dirichle为共轭关系，由此在 LDA 主题模型中概率生成过程如表 表2-2 LDA概率生成过程 i,irichlet 分布α中取样生成文档 i 的主题分布 ,从主题的多项式分布 中取样生成文档 i 中第 j 个词的主题 , ,从 Dirichlet 分布β中取样生成主题 , 对应词语分布 , 从词语的多项式分布 , 中采样最终生成词语 , 经生成后，需要根据文档反推其主题分布。在实际中，文档到，但主题 z 是隐藏的，如图 2-2 所示。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G206;TP391.1

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