中美社交媒体关于DeepSeek的讨论主题识别与对比——基于微博与X的数据

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作者 郭亚军 王会森 +2 位作者 李天祥 袁一鸣 齐云飞 《情报科学》 北大核心 2025年第3期1-9,39,共10页

【目的/意义】对比分析中美社交媒体微博与X平台关于中国生成式人工智能产品DeepSeek的议题,可以揭示不同社交媒体平台用户讨论主题的差异,为跨文化科技传播策略制定、本土AI产品的全球化适应提供数据驱动的决策依据。【方法/过程】以... 【目的/意义】对比分析中美社交媒体微博与X平台关于中国生成式人工智能产品DeepSeek的议题,可以揭示不同社交媒体平台用户讨论主题的差异,为跨文化科技传播策略制定、本土AI产品的全球化适应提供数据驱动的决策依据。【方法/过程】以微博和X平台为数据来源,选取关键词“DeepSeek”进行数据采集,采用BERTopic模型进行文本主题识别,并对主题词进行聚类分析,再结合已有文献和专家意见进行多维度主题对比分析。【结果/结论】微博与X平台上关于DeepSeek的讨论主题在技术进展、用户体验、应用场景、政策环境、风险伦理等维度存在差异。【创新/局限】将跨文化视角融入对比分析,有助于理解不同文化下公众对技术的认知差异,也为未来跨文化的科技传播和社交媒体分析提供有益的参考。 展开更多

关键词 DeepSeek 生成式人工智能 主题分析 BERtopic 微博 X

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微博超话语境下抑郁症患者身份建构研究

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作者 张鹏蓉 吴思诺 《外国语言文学》 2025年第1期83-96,135,共15页

近年来,人们对抑郁症患者的话语表述关注较多,但对其身份建构的研究却相对不足。鉴于此,本研究以抑郁症超话为语料,以Brewer&Gardner提出的三种层次的身份表征为框架,从个体、人际和群体层面对抑郁症患者的身份建构进行定性定量研... 近年来,人们对抑郁症患者的话语表述关注较多,但对其身份建构的研究却相对不足。鉴于此,本研究以抑郁症超话为语料,以Brewer&Gardner提出的三种层次的身份表征为框架,从个体、人际和群体层面对抑郁症患者的身份建构进行定性定量研究。研究结果表明:第一,抑郁症患者通过个体、人际和群体三个维度来建构自己的社会身份;第二,身份建构主要通过词汇选择和话语内容等话语实践策略来实现;第三,在人际身份建构过程中,患者更倾向于使用负面情感词汇。本研究为理解抑郁症患者的身份建构提供了新的视角,并且有助于加深公众对抑郁症患者群体的认识,促进社会对他们的理解和支持。 展开更多

关键词 抑郁症患者 身份建构 微博超话 话语实践策略 情感偏好

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基于机器学习的微博文本情感分析:以7·31北京暴雨事件为例

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作者 邵必林 成璐 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第3期384-390,共7页

随着社交媒体的迅速发展,微博已成为公众表达情感和传播信息的重要平台。以2023年北京暴雨事件为案例,结合文本挖掘与情感分析技术,深入探讨公众在灾害事件中的情感反应及舆情动态。通过LDA主题模型,识别出公众关注的三大主题:气象预报... 随着社交媒体的迅速发展,微博已成为公众表达情感和传播信息的重要平台。以2023年北京暴雨事件为案例,结合文本挖掘与情感分析技术,深入探讨公众在灾害事件中的情感反应及舆情动态。通过LDA主题模型,识别出公众关注的三大主题:气象预报、紧急救援和交通影响。同时,利用SnowNLP库对微博评论文本进行情感分析,结果显示公众情感整体偏向积极,但仍存在部分负面情绪。通过对负面评论文本的深入分析,揭示了公众对安全、救援效率和信息透明度的高度关注。基于研究结果,提出构建精准化预警信息发布体系、实施基于舆情热度的分级救援方案、打造生活秩序韧性恢复网络、建立信息-情感双循环反馈机制等对策建议,对提升社会整体抗灾能力具有重要意义。 展开更多

关键词 微博 北京暴雨 LDA主题模型 情感分析 对策建议

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融合主题-情感的突发事件舆情演化分析

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作者 徐小兵 宋英华 +1 位作者 彭佳康 刘为容 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第5期574-580,共7页

伴随网络科技的迅猛发展,网络平台已成为大众获取资讯与传递需求的关键途径。聚焦于突发事件网络舆情分析,选取“郑州特大暴雨”与“涿州暴雨”两个典型事件,借助LDA主题模型与情感分析手段探讨网络舆情监测方法,运用主题-情感融合框架... 伴随网络科技的迅猛发展,网络平台已成为大众获取资讯与传递需求的关键途径。聚焦于突发事件网络舆情分析,选取“郑州特大暴雨”与“涿州暴雨”两个典型事件,借助LDA主题模型与情感分析手段探讨网络舆情监测方法,运用主题-情感融合框架对用户微博文本进行分析,通过挖掘微博主题及其蕴含的情绪,及时洞察公众针对突发事件的情绪动态变化。研究结果显示,结合LDA主题模型与情感词典分析的方法在两个突发事件案例中展现出快速捕捉公众情绪变化的能力,有效揭示微博文本潜藏的主题结构,实现情感倾向的量化,为微博评论情感分析开辟新视角,对监督管理部门理解与响应公众情绪、优化决策流程具有重要意义。 展开更多

关键词 网络舆情 LDA主题分析 情感词典 微博 突发事件

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多方法融合的社交平台辟谣效果影响因素研究 被引量：1

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作者 熊思奇 夏志杰 《情报杂志》 北大核心 2025年第1期155-163,共9页

[研究目的]为提高社交平台辟谣效果,探究平台辟谣效果的核心影响因素及组态路径,以期为平台提供更为有效的辟谣策略。[研究方法]以“新浪微博”平台为研究对象,基于启发-系统模型构建影响社交平台辟谣效果的12个前因条件变量;采用5种机... [研究目的]为提高社交平台辟谣效果,探究平台辟谣效果的核心影响因素及组态路径,以期为平台提供更为有效的辟谣策略。[研究方法]以“新浪微博”平台为研究对象,基于启发-系统模型构建影响社交平台辟谣效果的12个前因条件变量;采用5种机器学习模型进行对比实验,结合SHAP可解释框架分析并提取核心变量;运用fsQCA对核心变量进行归因,得出提高辟谣效果的多重组态路径。[研究结果/结论]结果发现,来源影响力、辟谣微博的情感倾向以及是否是热门话题是社交平台有效辟谣的核心条件变量,并存在5条高效的辟谣路径及其归因模式,为社交平台辟谣领域提供了理论支持和实践基础。 展开更多

关键词 社交平台 网络谣言 辟谣微博 归因分析 情感倾向 热门话题 可解释机器学习 fsQCA

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小镇的媒介化建构与意象廓清--基于微博文本的计算传播分析

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作者 刘晨旭 邓旸 张铮 《全球传媒学刊》 2025年第2期113-131,共19页

本研究以微博文本作为分析对象,以大数据文本分析及LDA构建主题模型的方法对社交媒介中“小镇”的情感倾向、城乡观念的演变趋势展开研究。研究发现,在时间维度上,社会整体对“小镇”的正面情感态度先增强后减弱。其中,政府及商业机构... 本研究以微博文本作为分析对象,以大数据文本分析及LDA构建主题模型的方法对社交媒介中“小镇”的情感倾向、城乡观念的演变趋势展开研究。研究发现,在时间维度上,社会整体对“小镇”的正面情感态度先增强后减弱。其中,政府及商业机构维持着较高水平的正面情感态度,新闻媒体等机构也以正面情感为主但情感态度更为平衡;个体用户也呈现出相对正面的情感态度,但负面情感在个体话语下逐年增强。在城乡观念维度上,社会整体话语中双向流动的城乡观念更为突出。除个体用户话语中呈现出双向流动和二元区隔城乡观念之间相互割裂的格局之外,各类机构均更明显地持双向流动的观念,且这种观念在逐年加强。本研究试图对“小镇”在社交媒介中建构起的形象进行廓清,并为“小镇”在城乡统筹发展和社交媒介宣传方面提供借鉴意义。 展开更多

关键词 小镇 情感 城乡观念 微博 LDA主题模型

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男性统治下女性体育粉丝何以正当化?——基于“国乒”微博超话的考察

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作者 王创业 马旭 +2 位作者 董嘉颖 张恩槊 吕永峰 《上海体育大学学报》 北大核心 2025年第8期57-65,共9页

在男性主导的体育空间中,女性体育粉丝的身份与行动常面临污名化挑战。聚焦“国乒”运动员微博超话,探究女性体育粉丝在男性统治下何以使其其身份与行动正当化。发现:在资源层面,运用“顺应”“切割”“表演”等策略融入男性体育文化;... 在男性主导的体育空间中,女性体育粉丝的身份与行动常面临污名化挑战。聚焦“国乒”运动员微博超话,探究女性体育粉丝在男性统治下何以使其其身份与行动正当化。发现:在资源层面,运用“顺应”“切割”“表演”等策略融入男性体育文化;在过程层面,通过“叙事转译”“道德化”及强化“身份认同”将个体行为连接至社会价值层面;在认知层面,利用“溢出效应”与“可见性努力”争取更广泛的社会承认。揭示了在中国语境下女性体育粉丝在“国家—市场—社会”的结构性约束下,只能局部性地寻求承认、获取正当性。 展开更多

关键词 女性体育粉丝 微博超话 饭圈 污名化 正当化

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基于微博的高校舆情监测与分析

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作者 张倩 《现代信息科技》 2025年第20期75-78,共4页

在数字化时代,微博作为用户规模达5.98亿的重要社交媒体平台,已成为高校学生表达观点与情感的主要渠道之一。本研究旨在探讨如何利用微博平台开展高校舆情监测与分析,以期为高校管理者提供及时有效的信息支持与决策参考。研究通过构建... 在数字化时代,微博作为用户规模达5.98亿的重要社交媒体平台,已成为高校学生表达观点与情感的主要渠道之一。本研究旨在探讨如何利用微博平台开展高校舆情监测与分析,以期为高校管理者提供及时有效的信息支持与决策参考。研究通过构建微博舆情监测系统,经数据采集、清洗预处理、情感分析及主题建模等环节,揭示高校舆情的情感倾向与话题分布特征,为高校管理提供决策支持。结果表明,校园管理类议题易引发负面舆情,需建立“监测-预警-响应”动态机制,进而为高校数字化治理提供决策依据。 展开更多

关键词 高校舆情 微博监测 情感分析 主题模型 动态响应

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基于LDA与社会网络分析的新能源汽车微博市场趋势及用户态度研究

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作者 孙旭飞 方爱丽 孙晓 《渤海大学学报(自然科学版)》 2025年第3期222-230,共9页

随着全球绿色低碳转型的加速,新能源汽车产业正以空前的速度迅猛发展,电动汽车和燃油汽车的发展与替代性问题成为了人们关注的焦点.基于微博数据挖掘,对热门话题“电动车能否替代燃油车”下相关微博及评论进行爬取分析,旨在详尽探讨电... 随着全球绿色低碳转型的加速,新能源汽车产业正以空前的速度迅猛发展,电动汽车和燃油汽车的发展与替代性问题成为了人们关注的焦点.基于微博数据挖掘,对热门话题“电动车能否替代燃油车”下相关微博及评论进行爬取分析,旨在详尽探讨电动车能否替代燃油车的未来发展趋势.通过运用LDA情感主题分析确定了3个主题因素为最佳,即环境影响、经济因素和技术因素.进行社会网络分析,找出了最有影响力的微博用户,即汽车之家、懂车弟-小洋哥等,这些用户通常在网络中扮演着核心角色,对于信息的传播、资源的流动或群体行为的影响具有显著作用.研究结果不仅为政府制定新能源汽车政策提供了科学依据,也有助于企业把握市场脉搏,调整产品策略和营销策略,进一步推动电动车市场的繁荣发展. 展开更多

关键词 微博数据挖掘 情感分析 LDA情感主题分析 社会网络分析 新能源汽车NanoPCR HAstV 贝类水产品

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微博中用户标签的研究 被引量：35

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作者 邢千里 刘列 +2 位作者 刘奕群 张敏 马少平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1626-1637,共12页

微博环境中用户可以为自己添加标签,用户所添加的标签往往被视为是对自身特点和兴趣的重要描述信息.标签中所包含的信息可能有助于建立精确的用户描述,因此在个性化推荐、专家检索、影响力分析等应用中有潜在的应用价值.首先,在大规模... 微博环境中用户可以为自己添加标签,用户所添加的标签往往被视为是对自身特点和兴趣的重要描述信息.标签中所包含的信息可能有助于建立精确的用户描述,因此在个性化推荐、专家检索、影响力分析等应用中有潜在的应用价值.首先,在大规模数据上分析和研究了微博中用户添加标签的行为及标签内容分布的特点;之后,通过主题模型对用户的微博内容进行分析,实验结果表明:用户的标签越相似,微博内容也越相似,反之亦然;随后,分析了用户关注关系与微博和标签内容之间的联系,实验结果显示,有关注关系的用户之间微博和标签的内容越相似;基于这个发现,分别使用标签内容和微博内容对真实微博数据中的用户关注关系进行预测,结果表明:基于标签的预测方法其效果明显优于基于微博内容的预测方法,显示出用户标签在描述用户兴趣方面的价值. 展开更多

关键词 微博 用户标签 主题模型 关注关系预测

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基于因子分析法的微博话题传播影响力评价研究 被引量：13

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作者 杨耀丽 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2018年第7期62-65,77,共5页

【目的/意义】微博已经是当今人们生活中离不开的社交网络平台,微博话题作为一个用户参与度较高且观点聚合度较高的微博众多板块之一,使得有影响力的话题产生成为了一种可能。针对这种可能产生网络舆情的板块,对于微博话题影响力的评价... 【目的/意义】微博已经是当今人们生活中离不开的社交网络平台,微博话题作为一个用户参与度较高且观点聚合度较高的微博众多板块之一,使得有影响力的话题产生成为了一种可能。针对这种可能产生网络舆情的板块,对于微博话题影响力的评价是极为有意义的。【方法/过程】针对微博话题可能产生的影响力,本文利用因子分析法,从实证角度对指标体系进行了合理有效性的检验,并且确立了公共因子的占比,得到了综合因子的评价模型。【结果/结论】研究通过对比实际热门话题榜单发现,微博话题传播影响力主要应从话题人及话题信息两方面出发进行评价研究较为科学。 展开更多

关键词 微博话题 因子分析 传播影响力

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基于中心词和LDA的微博热点话题发现研究 被引量：14

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作者 刘干 林杰豪 翟雯熠 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第5期143-148,164,共7页

[目的/意义]通过引入中心词概念,提出一种改进LDA主题模型,以期在微博热点话题发现中获得更好的话题分布效果。[方法/过程]以微博热点数据为研究对象,进行文本表示学习,将基于Bert和Word2Vec的模型设为实验组,基于TF-IDF和BOW的模型设... [目的/意义]通过引入中心词概念,提出一种改进LDA主题模型,以期在微博热点话题发现中获得更好的话题分布效果。[方法/过程]以微博热点数据为研究对象,进行文本表示学习,将基于Bert和Word2Vec的模型设为实验组,基于TF-IDF和BOW的模型设为对照组,令实验组和对照组分别生成改进LDA模型和传统LDA模型。[结果/结论]通过对比传统LDA模型和改进LDA模型,发现改进方法所生成的LDA模型在高频词分布集中度上更优于传统方法,在下游任务应用中更适合热点话题生成。 展开更多

关键词 中心词 Bert 吉布斯抽样 LDA 微博热点话题

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基于关键词共现和社区发现的微博热点主题识别研究 被引量：15

13

作者 丁晟春 王楠 吴靓婵媛 《现代情报》 CSSCI 2018年第3期10-18,共9页

[目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子—主题"二模网络模型,其次选择词频、主... [目的]从海量微博舆情信息中准确、高效地发现和挖掘当下的热点主题,以期为政府和企业监控和管理舆情动态提供有价值的参考。[方法]研究首先从维度、特征和度量三方面综合考虑构建"帖子—主题"二模网络模型,其次选择词频、主题权重和词频增长率3个特征来抽取模型所需的有效关键词,然后选取社会网络分析法中的社区发现方法进行基于关键词的主题社区发现,最后综合考虑用户影响力和传播影响力两个属性,通过热度分析确立主题热度,识别热点主题。[结果]实验表明,该方法能有效挖掘网络舆情中的热点主题,检测出的主题结果均正确,验证了本文方法的可行性和有效性。在此基础上,研究还选取实例进一步对主题的热度迁移和情感倾向进行了分析,具备一定的预警作用。 展开更多

关键词 微博 热点主题 关键词 社会网络分析法 社区发现 热度迁徙 情感倾向

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基于改进的TF-IDF算法的微博话题检测 被引量：16

14

作者 陈朔鹰 金镇晟 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期282-286,共5页

中文微博具有更新快、时效性强等特点,产生的热点话题均具有一定的突发性,与此同时文本中有代表性的特征词也会随之激增。利用这一特性,在传统的TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)基础上提出一种改进的特征权重算法,... 中文微博具有更新快、时效性强等特点,产生的热点话题均具有一定的突发性,与此同时文本中有代表性的特征词也会随之激增。利用这一特性,在传统的TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)基础上提出一种改进的特征权重算法,称之为TF-IDF-KE(term frequency-inverse document frequency-kinetic energy),用以解决突发性热点话题在聚类时特征不明显的问题。该算法结合物体的动能原理,将特征项的突发值用动能的概念进行描述,加入权值计算,提高突发性特征项的权重,最后使用CURE(clustering using representatives)算法,实现微博的话题检测。该方法描述了文本和特征项所具有的动态属性,实验结果表明,该方法能够有效地提高话题检测的效果。 展开更多

关键词 微博 TF-IDF 话题检测 TDT 文本聚类

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时间敏感的社交网络热点话题检测 被引量：1

15

作者 李艳 郝身刚 +1 位作者 赵卫东 姜桂洪 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4324-4328,共5页

为降低算法复杂性以及改善其普适性,提出了一种时间敏感的新型话题检测技术。该技术抽取微博内容,根据一个新型老化理论建立了词语生命周期模型,来挖掘最新出现的术语。若一个词组在特定的时间段出现频率高、而在过去一段时间内未出现,... 为降低算法复杂性以及改善其普适性,提出了一种时间敏感的新型话题检测技术。该技术抽取微博内容,根据一个新型老化理论建立了词语生命周期模型,来挖掘最新出现的术语。若一个词组在特定的时间段出现频率高、而在过去一段时间内未出现,可表示为突发事件出现。此外,考虑内容重要性也取决于其来源,使用通用的Page Rank算法分析社交网络关系,以确定用户的权威性。结合用户权威性以及突发词组实现在用户假定时间限制下的热点话题检测。在新浪微博数据集上的多个实验结果表明,该算法能够高效识别出特定时间段内的热点话题。 展开更多

关键词 热点话题检测 微博 社交网络 用户权威性 老化理论

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面向不同用户群体的社交媒体台风舆情演化分析及对比研究 被引量：16

16

作者 金城 吴文渊 +1 位作者 陈柏儒 杨续超 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第12期2174-2186,共13页

社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台(如新浪微博等)舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论... 社交媒体数据可以为台风灾害追踪、灾时救援和灾情评估提供及时有效的信息。现有研究常采用主题建模和情感分析等技术对台风期间社交媒体平台(如新浪微博等)舆论话题和情感变化进行研究。在省域范围内以小时为时间粒度的多维度有效性论证尚有欠缺,且在舆情分析时未能区分用户群体差异。本文以台风"利奇马"为例,在浙江省域范围内,以新浪微博数据为研究对象,首先从词频分析、台风关注度时空变化以及特定灾害事件响应3个角度探讨了微博数据对台风灾情响应的有效性;其次采用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型技术挖掘微博文本主题信息,并根据Louvain算法对主题社团进行划分;然后开发了一种基于自定义情感词典的情感分析方法用于情感指数计算,与SnowNLP相比情感倾向性预测精度得到了提高;最后分析了台风期间官方和民众在新浪微博平台上的话题关注以及情感演变差异。结果表明:(1)在省级范围内,微博数据能有效反映台风动态和灾害时空分布;(2)台风事件微博文本的主题变化反映了灾情不同阶段舆论关注点的动态变化;(3)官方微博文本比民众微博文本具有更明确的主题社团结构;(4)台风事件相关微博文本中的消极情绪在台风登陆后显著增加,其中民众微博文本对台风灾害的情绪响应更及时,官方微博文本中的情感表达始终相对积极。 展开更多

关键词 新浪微博 台风 舆情 时空分析 主题模型 情感分析 用户群体差异

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基于用户意图的微博文本生成技术研究 被引量：6

17

作者 高永兵 黎预璇 +1 位作者 高军甜 马占飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期119-126,共8页

微博是个人和组织用户分享或获取简短实时信息的重要社交平台,微博文本自动生成技术能帮助用户在微博平台上快速实现各种社交意图。为辅助用户发表博文并表达社交意图,提出一种基于用户意图的微博文本生成技术,以挖掘提取微博文本特征,... 微博是个人和组织用户分享或获取简短实时信息的重要社交平台,微博文本自动生成技术能帮助用户在微博平台上快速实现各种社交意图。为辅助用户发表博文并表达社交意图,提出一种基于用户意图的微博文本生成技术,以挖掘提取微博文本特征,并在给定微博主题的条件下生成与用户意图相一致的微博文本。采用预训练语言模型与微调相结合的方法,在预训练语言模型GPT2上实现联合主题和用户意图的文本控制生成,以及具备用户对话功能的文本预测生成。实验结果表明,该技术生成的文本具有较高的可读性且符合微博文本语言风格,结合主题和5类用户意图的生成样本人工评分达77分以上。 展开更多

关键词 微博文本 自动生成 用户意图 主题 预训练语言模型 微调

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抑郁症网络社交与疑似抑郁微博初步筛选算法 被引量：9

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作者 查国清 胡超然 +1 位作者 孙铭涛 王德庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第1期158-164,共7页

在社交网络数据与抑郁症有关研究中往往需要采取人工方式标注抑郁症和非抑郁症用户,费时费力。通过高校大学生的微博社交数据的采集与分析,研究并提出了一种基于抑郁关键词与语义扩展的大学生疑似抑郁微博初步筛选算法--综合词法。该方... 在社交网络数据与抑郁症有关研究中往往需要采取人工方式标注抑郁症和非抑郁症用户,费时费力。通过高校大学生的微博社交数据的采集与分析,研究并提出了一种基于抑郁关键词与语义扩展的大学生疑似抑郁微博初步筛选算法--综合词法。该方法通过基础关键词表的构建和基于词嵌入学习模型WORD2VEC的语义扩展形成抑郁关键词表,最后利用该词表对被测微博进行语义相似度计算,进而识别其是否为疑似抑郁微博。在首都高校大学生微博数据集上的实验结果表明:综合词法在筛选准确率上优于SDS问卷分词法和专家词法;综合词法能够快速地从海量大学生微博中自动筛选占比非常少的疑似抑郁微博,减少专家标注工作量,提高标注效率,并可进一步为后续抑郁症患者精确识别(分类问题)提供良好的数据处理基础。 展开更多

关键词 抑郁症 社交媒体 话题模型 社交行为分析 微博识别

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基于词嵌入的微博谣言主题分类研究 被引量：2

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作者 关菁华 刘鑫 刁建华 《软件导刊》 2019年第4期1-3,8,共4页

近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会... 近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会稳定具有重要意义。使用词嵌入对微博短文本进行向量化处理,然后使用朴素贝叶斯、K最近邻和支持向量机对文本向量进行主题分类,以期及时发现具有周期性出现特点的谣言。将该模型在中文谣言真实数据集上进行有效性验证,使用5 487条数据作为训练集,2 703条数据作为测试集进行分类实验。实验结果表明,K最近邻模型相比于朴素贝叶斯模型及支持向量机模型,在谣言主题分类任务中表现最佳,其F1值和分类准确率都达到0.93,表明基于词嵌入的谣言主题分类方法可及时发现周期性谣言。 展开更多

关键词 微博谣言 词嵌入 主题分类 文本向量

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运用改进型LDA算法的电商微博热点话题研究 被引量：2

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作者 姚洁 孟小璐 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第12期184-188,共5页

作为每日数据高达TB级的社交网络,需要准确而有效地对电商企业发布的热点话题进行主题挖掘。在传统的主题挖掘模型(LDA)的基础上加入文本的一些属性信息(如标签、转发数、评论数、时间等属性信息),对传统的LDA模型进行改进和扩展,提出了... 作为每日数据高达TB级的社交网络,需要准确而有效地对电商企业发布的热点话题进行主题挖掘。在传统的主题挖掘模型(LDA)的基础上加入文本的一些属性信息(如标签、转发数、评论数、时间等属性信息),对传统的LDA模型进行改进和扩展,提出了将MA-LDA模型应用在电商微博的热点话题挖掘中。在确定合适的主题个数后,MA-LDA算法能有效抑制传统LDA算法因社交平台文本短、稀疏性强、用语不规范等问题。MA-LDA模型主要适应于短时间内被普遍关注的微博热点话题,未对隐式电商话题进行讨论。采集腾讯微博的电商微博文本信息,最终实验结果证明了MA-LDA模型可提高电商微博热点话题识别的准确率。 展开更多

关键词 热点话题 主题挖掘 MA-LDA 电商微博

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