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The Simulation of Rumor’S Spreading and Controlling in Micro-Blog Users’ Network 被引量:3
1
作者 Peng Chen Nan Gao 《Journal of Software Engineering and Applications》 2013年第3期102-105,共4页
In this work, a rumor’s spreading and controlling in a directed Micro-blog user network being consisted with 580 000 nodes are simulated. By defining some authority nodes that release anti-rumor information as the pr... In this work, a rumor’s spreading and controlling in a directed Micro-blog user network being consisted with 580 000 nodes are simulated. By defining some authority nodes that release anti-rumor information as the prevention strategy, the effect of the nodes’ role in network on rumor’s suppression is studied. The findings show that rumor will be spread out fast and reach a stable level within limited steps. The suppression of rumor is more predominated by the intervening opportunity, the earlier the intervention strategy was implemented, the better the rumor’s controlling could be achieved. The controlling effect is less relevant with the role of the authority nodes in network. 展开更多
关键词 COMPONENT RUMOR micro-blog network SIMULATION
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The Study of SINA micro-blog Opinion Leaders Effect on Network Public Opinion Transmission
2
作者 Ge Tao Xue Chuanye 《Journal of Zhouyi Research》 2014年第6期68-72,共5页
关键词 领袖 网络 传播 博客 新浪 结构方程模型 中毒事件 复旦大学
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A Study on the Evolution of Mechanism of Infectious Disease Analysis Model of Event Using Micro-Blog Platform 被引量:1
3
作者 Haiying Ma 《Social Networking》 2015年第3期96-102,共7页
After the occurrence of unexpected group events of network, the relevant opinion information will spread rapidly through micro-blog, and the negative public opinion information will aggravate the unexpected the group ... After the occurrence of unexpected group events of network, the relevant opinion information will spread rapidly through micro-blog, and the negative public opinion information will aggravate the unexpected the group events to upgrade and expand the scope of harm. It is difficult to deal. So public opinion control is very important. In this paper, we establish an influence model for spreading of public opinion based on SIR model. Through the political analysis, this paper finds that the network group events will subside, but the influence scope, time and ability of event cannot be ignored. As a result of this study, the corresponding strategies are put forward in this paper. 展开更多
关键词 micro-blog Group Events of network PUBLIC OPINION Control SIR Model
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基于注意力的BiLSTM-CNN中文微博立场检测模型 被引量:37
4
作者 白静 李霏 姬东鸿 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第3期266-274,共9页
针对海量社交网络数据,挖掘其中蕴含的立场信息逐渐成为一个重要的研究方向。第五届自然语言处理与中文计算会议(Nlpcc2016)提出了针对中文微博的立场检测任务。已有的立场检测任务工作中,研究者主要通过手工构建特征工程,添加情感词典... 针对海量社交网络数据,挖掘其中蕴含的立场信息逐渐成为一个重要的研究方向。第五届自然语言处理与中文计算会议(Nlpcc2016)提出了针对中文微博的立场检测任务。已有的立场检测任务工作中,研究者主要通过手工构建特征工程,添加情感词典和专家知识等方式挖掘语义特征,但这种方式需要花费大量人力在特征设计上。另一些研究者将深度学习应用于立场检测领域,但是没有考虑到句子中不同词对立场倾向有不同影响力。注意力机制由于能够凸显出有价值的特征常常被用于优化神经网络模型。提出一种基于注意力的Bi LSTMCNN中文微博立场检测方法,首先使用双向(Bi-directional)长短期记忆神经网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)分别获取文本表示向量和局部卷积特征,然后通过注意力机制(Attention Mechanisms)在局部卷积特征中加入影响力权重信息,最终将两种特征融合进行分类。针对Nlpcc语料的实验表明,该方法取得了较好的立场检测效果,注意力机制的添加可以有效地提升立场检测的准确性。 展开更多
关键词 立场检测 微博 神经网络 注意力机制
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基于Lotka-Volterra的微博群体竞争模型 被引量:15
5
作者 兰月新 曾润喜 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第7期59-63,共5页
分析微博空间群体竞争实质,参考Lotka-Volterra模型建模思路,以微博空间单群体竞争模型为铺垫,定义描述竞争力的竞争参数,研究意见领袖和网络推手的竞争模型及模型平衡点的稳定性,并通过MATLAB进行数值模拟来研究微博空间4种竞争模式,... 分析微博空间群体竞争实质,参考Lotka-Volterra模型建模思路,以微博空间单群体竞争模型为铺垫,定义描述竞争力的竞争参数,研究意见领袖和网络推手的竞争模型及模型平衡点的稳定性,并通过MATLAB进行数值模拟来研究微博空间4种竞争模式,并在此基础上得出微博舆情应对策略,以期为政府实现微博网络舆情管理提供参考。 展开更多
关键词 微博群体 竞争模型 意见领袖 网络推手 网络舆情
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基于SOM-GMDH的微博热点话题变化趋势研究 被引量:8
6
作者 田盼 何跃 《软科学》 CSSCI 北大核心 2013年第8期75-79,109,共6页
随机选取腾讯微博100个热点话题作为研究样本,绘制了博文数量增长曲线,然后使用自组织特征映射神经网络对样本进行聚类分析,再通过数据分组处理方法拟合各类曲线发展趋势,最后使用随机抽选对话题分类进行实证。研究结果表明,微博话题的... 随机选取腾讯微博100个热点话题作为研究样本,绘制了博文数量增长曲线,然后使用自组织特征映射神经网络对样本进行聚类分析,再通过数据分组处理方法拟合各类曲线发展趋势,最后使用随机抽选对话题分类进行实证。研究结果表明,微博话题的相关博文数量变化趋势主要表现为七种类型,它们随着时间变化表现为不同的形式。 展开更多
关键词 微博 热点话题 网络舆情 SOM GMDH
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基于MRT-LDA模型的微博文本分类 被引量:3
7
作者 庞雄文 万本帅 王盼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期236-241,259,共7页
微博的广泛使用产生了大量微博数据,这些数据中包含有大量有价值的信息。然而由于微博信息的文本内容简短且其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的主题模型建模方法并不能十分有效地处理微博信息。根据微博信息的特点,提出... 微博的广泛使用产生了大量微博数据,这些数据中包含有大量有价值的信息。然而由于微博信息的文本内容简短且其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的主题模型建模方法并不能十分有效地处理微博信息。根据微博信息的特点,提出一个基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)的微博生成模型MRT-LDA,利用微博之间的转发、对话、支持(赞)和评论等关系来计算微博之间的相关性,综合考虑微博之间的相关性和同一用户微博信息间的关系,来辅助对微博的主题进行挖掘。采用吉布斯抽样法对模型进行推导,结果表明该模型能有效地对微博数据进行文本挖掘。 展开更多
关键词 微博 主题挖掘 LDA MRT-LDA 概率生成模型 社交网络
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基于WB-MMSB模型的微博网络社区发现 被引量:1
8
作者 徐建民 武晓波 +1 位作者 吴树芳 粟武林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期65-70,共6页
提出了一个用于微博网络社区发现的模型WB-MMSB,该模型考虑了微博网络中节点存在的单向关系,节点的社区隶属度从链入主题隶属度和链出主题隶属度两个方面表示。用指数族分布和平均场变分推理方法推导了模型中各变量的表示,并用SVI算法... 提出了一个用于微博网络社区发现的模型WB-MMSB,该模型考虑了微博网络中节点存在的单向关系,节点的社区隶属度从链入主题隶属度和链出主题隶属度两个方面表示。用指数族分布和平均场变分推理方法推导了模型中各变量的表示,并用SVI算法计算模型涉及的参数。实验在新浪微博数据集上进行,采用归一化互信息和困惑度进行评估,结果表明,WB-MMSB模型的社区发现能力优于aMMSB模型,并且其收敛速度快于aMMSB模型。 展开更多
关键词 微博网络 社区发现 混合隶属度随机块模型 重叠社区
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突发事件中政务微博辟谣效果研究--基于“上海外滩踩踏事件”的案例分析 被引量:38
9
作者 唐梦斐 王建成 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第8期98-103,36,共7页
突发事件发生后网络谣言的产生和传播会对后续的救援和调查工作产生严重的阻碍,因此权威机构辟谣的效果对突发事件的有效解决具有重大意义。以2015年上海外滩踩踏事件中相关谣言作为研究对象,通过分析突发事件政务微博的辟谣时间、辟谣... 突发事件发生后网络谣言的产生和传播会对后续的救援和调查工作产生严重的阻碍,因此权威机构辟谣的效果对突发事件的有效解决具有重大意义。以2015年上海外滩踩踏事件中相关谣言作为研究对象,通过分析突发事件政务微博的辟谣时间、辟谣方式、辟谣主体等内容,揭示政务微博在突发事件中辟谣的具体效果,进而对政务微博在辟谣过程中存在的问题做出分析,最后为提高突发事件中政务微博辟谣的有效性提出改进的建议和对策。 展开更多
关键词 突发事件 政务微博 网络谣言 辟谣 辟谣效果
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基于改进Hegselmann-Krause模型的微博舆论反转研究 被引量:16
10
作者 陈一新 陈馨悦 +2 位作者 吕妍 韩铁奎 徐扬 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2020年第1期82-89,共8页
为探究舆论反转的机制,减少舆论反转造成的危害,文章基于Hegselmann-Krause模型,引入有向无标度网络并确定衡量节点中心性的"综合中心性"指标,得到改进Hegselmann-Krause模型。利用模型,通过意见领袖观点值改变刻画舆论反转,... 为探究舆论反转的机制,减少舆论反转造成的危害,文章基于Hegselmann-Krause模型,引入有向无标度网络并确定衡量节点中心性的"综合中心性"指标,得到改进Hegselmann-Krause模型。利用模型,通过意见领袖观点值改变刻画舆论反转,对舆论反转现象进行描述与分析,并通过对具体案例的模拟,检验模型的有效性,探究意见领袖数量及观点变化强度对舆论反转的影响。结果表明,意见领袖数量越多,意见领袖的观点变化越弱,群体观点越快达到稳定,稳定后群体观点值越一致且平均观点值越接近意见领袖的观点。 展开更多
关键词 微博 Hegselmann-Krause模型 有向无标度网络 舆论反转 意见领袖
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基于GCN和Bi-LSTM的微博立场检测方法 被引量:8
11
作者 杨顺成 李彦 赵其峰 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2020年第6期167-173,共7页
微博中,用户往往会对于某一话题表达出自己的态度立场:支持、反对或者中立,对用户评论进行立场检测以获得用户立场倾向,可以更好地进行舆情管控、产品调研、用户分析等工作。传统的立场检测任务往往被归类于情感分析,或者单一考虑用户... 微博中,用户往往会对于某一话题表达出自己的态度立场:支持、反对或者中立,对用户评论进行立场检测以获得用户立场倾向,可以更好地进行舆情管控、产品调研、用户分析等工作。传统的立场检测任务往往被归类于情感分析,或者单一考虑用户立场倾向,并未结合特定话题目标。基于图卷积网络(GCN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)方法进行微博立场检测,先根据双向LSTM捕获句子的特征,再依据句子间的句法关系以及句中词语间的依赖关系,根据依存句法树建立图卷积网络,通过对话题建立注意力机制算出注意力分数,最后通过Softmax层进行立场倾向分类。实验结果表明:所采用的网络在NLPCC2016数据集有效地提高了准确度,采用图卷积网络能有效进行立场检测。 展开更多
关键词 立场检测 图卷积网络 中文微博
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Visualization of Personal Interest Graph from Social Network
12
作者 WANG Yun-qiao LUO Ming-yang 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2014年第3期27-31,共5页
The advent of the time of big data along with social networks makes the visualization and analysis of networks information become increasingly important in many fields. Based on the information from social networks, t... The advent of the time of big data along with social networks makes the visualization and analysis of networks information become increasingly important in many fields. Based on the information from social networks, the idea of information visualization and development of tools are presented. Popular social network micro-blog ('Weibo') is chosen to realize the process of users' interest and communications data analysis. User interest visualization methods are discussed and chosen and programs are developed to collect users' interest and describe it by graph. The visualization results may be used to provide the commercial recommendation or social investigation application for decision makers. 展开更多
关键词 information visualization interest graph social networks micro-blog
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网红之谜:城市形象传播视角下微博旅游议题的情绪感染
13
作者 黄鸿业 马燕 邓沛程 《新闻与传播评论》 北大核心 2025年第6期49-61,共13页
网民对于旅游议题的情绪化表达在一定程度上反映了对城市的认知,积极、正向的情绪表达有利于城市形象的良性构建与传播,消极、负面的情绪表达则反之。以城市形象传播为视角,分析淄博、北海、长沙、哈尔滨四个不同类型旅游城市在网络社... 网民对于旅游议题的情绪化表达在一定程度上反映了对城市的认知,积极、正向的情绪表达有利于城市形象的良性构建与传播,消极、负面的情绪表达则反之。以城市形象传播为视角,分析淄博、北海、长沙、哈尔滨四个不同类型旅游城市在网络社群引发的情绪感染现象,选取微博关于四个城市的旅游议题,抓取博文和跟评,进行语义网络分析和情感分析,总结微博旅游议题的情绪感染机制,包括:网民在城市文化空间的身体和精神“在场”激发情绪感知,具身情绪的表达、短视频的中介效应促进情绪的“模仿—反馈”,集体记忆的唤醒促进情绪的联想,算法技术和信息中心节点催生情绪的圈层共振。为更好地激发和引领网络情绪、助力城市形象传播,提出跨区域合作,创新情绪联动模式;主动构建情境,延伸仪式的“在场”方式;KOL和官方协同,推动圈群的积极情绪感染;基于“模仿—反馈”提供多元情绪价值;基于“感知—扩散”的负面情绪感染补救等对策思路。 展开更多
关键词 城市形象传播 情绪感染 旅游 微博 网络社群 网红
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基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例 被引量:459
14
作者 甄峰 王波 陈映雪 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1031-1043,共13页
信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的... 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。 展开更多
关键词 网络社会空间 新浪微博 网络连接度 中国城市网络 特征
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采用超图的微博群落感知方法 被引量:8
15
作者 莫同 褚伟杰 +1 位作者 李伟平 吴中海 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期120-126,共7页
针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互... 针对微博群落的识别与形成演化机理的获取问题,提出一种基于超图的微博群落感知方法.归纳微博用户的交互关系,提出以用户为节点、交互关系为边的微博用户交互关系超图模型;分析微博用户交互环境的情境特征,通过FP-TREE方法挖掘用户交互与情境特征的关联规则;根据关联规则对超图模型进行划分,得到具有相同情境的微博群落.以新浪微博为例进行了模拟验证,结果表明该方法能够感知导致微博群落形成的情境特征,且较传统数据挖掘方法能够更加准确地识别微博群落. 展开更多
关键词 微博 社交网络 微博群落 超图 情境感知
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媒体信息传播网络研究——以食品安全微博舆情为例 被引量:35
16
作者 洪小娟 姜楠 +1 位作者 洪巍 黄卫东 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2016年第8期115-124,共10页
信息传播通过社会关系进行。媒体基于转发等关系形成媒体信息传播网络,网络结构决定信息传播效果。以2014年食品安全微博舆情事件为研究对象,运用社会网络分析深入研究整体网络、子群网络的结构与特征,探讨媒体网络位置与信息传播能力... 信息传播通过社会关系进行。媒体基于转发等关系形成媒体信息传播网络,网络结构决定信息传播效果。以2014年食品安全微博舆情事件为研究对象,运用社会网络分析深入研究整体网络、子群网络的结构与特征,探讨媒体网络位置与信息传播能力的影响因素。研究结果表明,媒体信息传播网络整体稀疏,呈现无标度网络特征,少数纸质媒体微博和电视媒体微博影响网络结构的稳定性。网络中存在子群现象,且子群内部媒体分布呈地域性特征。媒体信息传播能力与其专业性、权威性及参与度密切相关。 展开更多
关键词 信息传播 媒体微博 社会网络分析 微博舆情
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基于深度学习的微博情感分析 被引量:111
17
作者 梁军 柴玉梅 +2 位作者 原慧斌 昝红英 刘铭 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期155-161,共7页
中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用SVM、CRF等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性,采用递归神经网络来发现与任务相关的特征... 中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用SVM、CRF等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性,采用递归神经网络来发现与任务相关的特征,避免依赖于具体任务的人工特征设计,并根据句子词语间前后的关联性引入情感极性转移模型加强对文本关联性的捕获。该文提出的方法在性能上与当前采用手工标注情感特征的方法相当,但节省了大量人工标注的工作量。 展开更多
关键词 深度学习 微博情感分析 递归神经网络 自编码
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社交网络、投资者关注与股价同步性 被引量:78
18
作者 刘海飞 许金涛 +1 位作者 柏巍 李心丹 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第2期53-62,共10页
随着以微博、微信为代表的社交网络信息平台在中国的崛起,形成了新媒体时代下信息资讯生成与扩散的完整传播链条,深刻地影响着金融市场参与主体的学习认知习惯、投资决策理念、交易行为模式,最终影响不同金融资产的价格波动规律.本文在... 随着以微博、微信为代表的社交网络信息平台在中国的崛起,形成了新媒体时代下信息资讯生成与扩散的完整传播链条,深刻地影响着金融市场参与主体的学习认知习惯、投资决策理念、交易行为模式,最终影响不同金融资产的价格波动规律.本文在新媒体时代情景下,以社交网络信息披露与传播平台为切入点,基于信息关注度、信赖度、更新频率等三层维度,构建社交网络微博信息质量指标体系,研究社交网络信息质量与股价同步性的内在关联关系.研究表明:微博信息质量与股价同步性有着显著的高度负向线性关联性,并且呈现出非线性U型关系.即随着社交网络信息质量水平的提升,股价同步性逐渐降低到达最小值,而后又逐渐提高.研究结论为证明上市公司社交网络微博平台对股价同步性有较强影响力,提供了中国金融市场的证据. 展开更多
关键词 社交网络 投资者关注 微博信息质量 股价同步性
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基于多特征的热门微博预测算法研究 被引量:12
19
作者 郑志蕴 江国林 +2 位作者 张行进 王振飞 李钝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第3期494-498,共5页
随着微博的迅猛发展,微博舆情已经成为研究热点.以新浪微博为研究对象,分析热门微博的影响因素,提出一种基于多特征的热门微博预测算法.首先,对微博的原始特征进行分析,从中提取关键特征.其次,利用信息增益算法,根据微博的传播特征对微... 随着微博的迅猛发展,微博舆情已经成为研究热点.以新浪微博为研究对象,分析热门微博的影响因素,提出一种基于多特征的热门微博预测算法.首先,对微博的原始特征进行分析,从中提取关键特征.其次,利用信息增益算法,根据微博的传播特征对微博的热度进行度量.最后,结合BP神经网络算法,根据微博的内容和博主特征,预测微博的传播特征,并由此推算微博的热度来预测该微博能否成为热门微博.实验表明,该算法的查准率可以达到75%以上,F1度量值保持在78%左右,能够对刚发布的微博进行热度预测,适用于微博营销和舆情引导等领域. 展开更多
关键词 微博舆情 微博预测 信息增益 BP神经网络
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基于超网络的微博舆情主题挖掘方法 被引量:20
20
作者 梁晓贺 田儒雅 +1 位作者 吴蕾 张学福 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2017年第10期100-105,共6页
[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... [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。 展开更多
关键词 微博 舆情 主题挖掘 超网络
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