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基于超网络的微博舆情主题挖掘方法
  • ISSN号:1000-7490
  • 期刊名称:《情报理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中国农业科学院农业信息研究所,北京100081
  • 相关基金: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.
中文摘要:

[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。

英文摘要:

[ Purpose/significance] The public opinion formation in micro-blog is a muhi-faceted and complex process, which can be described and revealed by the super-network. [ Method/process ] This paper establishes a super-network including 4 subnets of users, opinion, sentiment, and timing phase, and applies the model to a specific instance of micro-blog public opinion. [ Resuit/conclusion ] Each sub-network of public opinion topic mining can reveal its feature information, and super-edge analysis can be used in public opinion early warning, public opinion topic mining and public opinion topic evolution. [ Limitations ] The next step is to improve the model from aspects of parameters refinement and multiple validations.

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期刊信息
  • 《情报理论与实践》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国国防科学技术信息学会 中国兵器工业集团第二一零研究所中国兵器工业第二一0研究所
  • 主编:王忠军
  • 地址:北京2413信箱10分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:ita@onet.com.cn
  • 电话:010-68961793 68963306
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7490
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1762/G3
  • 邮发代号:82-436
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26785