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微博子话题发现及其演变研究

时间:2019-08-29 整理:本站 点击:76次
摘要随着互联网技术的迅猛发展,微博(microblog)近年来获得了爆炸式的发展,吸引着越来越多的网民参与。 作为国内最大的微博网站新浪微博(sinaMicroblog)不仅成为用户在线...

微博子话题发现及其演变研究

摘要随着互联网技术的迅猛发展,微博(microblog)近年来获得了爆炸式的发展,吸引着越来越多的网民参与。 作为国内最大的微博网站新浪微博(sinaMicroblog)不仅成为用户在线交流、话题讨论、表达自己见解的重要虚拟场所,同时也成为某些重大突发事件发酵、爆发、传播、演化并影响社会舆论的重要媒介。 因此本文重点关注特定事件(如H7N9事件)在新浪微博上的话题发展和演化,这对了解大众关心的问题,对舆情监控、信息安全等都有十分重要的意义。 33440本文以在新浪微博上抓取到的H7N9文本数据为例,主要借用LatentDirichletAllocation(LDA)模型进行微博子话题的抽取,然后根据LDA模型结果进行话题演化分析。 首先,利用GibbsSampling进行LDA模型的参数推理。

之后,根据LDA模型生成的文档-话题分布矩阵和话题-词语分布矩阵去推断h7n9话题中的子话题,并用话题分布概率的平均值作为话题强度。

最后,以致病原因、疫苗研制、患病情况、防控措施、对家禽业的影响这五个子话题为例析了这些子话题在各个月份的演化。 实验结果证明,本文方法可以比较有效地发现微博子话题并追踪其演化过程。 关键词微博话题LDA模型话题演化话题强度微博舆情摘要TitleResearchontheSubtopicDiscoveryandEvolutionofMicroblogAbstractWiththerapiddevelopmentofInternet,microbloghasaexplosivedevelopmentinrecentyears,,SinaWeibohasbeenanimportantvirtualplacewherepeoplecommunicateeachother,,ithasbecomeaimportantmediaofsuddeneventsimmer,erupt,spread,,thetopicdiscoveryandtopicevolutionofspecificevents,suchasH7N9event,,thepublicopinionmonitoring,,wemainlytakestheH7N9datasetcollectedfromSinaWeiboasanexample,thengeneratethemaintopicsonthesedatasetbyusingLatentDirichletAllocation(LDA),,weusethedocument-topicdistributionmatrixandtopic-worddistributionmatrixtoinferthesubtopicofH7N9topic,andus,weanalysistheevolutionoffivesubtopicsineachmonth,thesefivesubtopicsareasfollows:pathogenesis,vaccinedevelopment,prevalence,preventionandcontrolmeasures,,LDAmodel,net-pubicopinionmonitoring,Topicevolution,Topicintensity目次1绪论研究背景研究意义研究思路论文组织结构32基础理论和相关关键技术概述舆情分析概述网络舆情的概念及研究情报学方法在网络舆情研究中的应用主题模型发展简述传统的话题表示模型概率生成模型83话题的抽取和演化原理10微博子话题发现及其演变研究:。

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