-
题名网络舆情事件的话题演化分析——以成都女司机为例
被引量：6
- 1
-
-
作者
陈福集
马梅兰
-
机构
福州大学经济与管理学院
-
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2016年第5期58-64,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目"基于知识网格面向网络舆情的政府决策知识供需匹配研究"(编号:71271056)
-
文摘
[目的/意义]基于网络舆情演化具有的衍生性和动态性的特点,为更好地跟踪具体舆情事件的子话题衍生现象,分析网络舆情事件的话题演化过程。[方法/过程]建立话题演化的全生命周期模型和基于层次的话题表示模型,在分析特征词分布特点的基础上,建立特征词与话题关联度的判别函数,同时改进了single-pass聚类算法,建立子话题识别的两个阶段,并以成都女司机为例,通过子话题识别分析其话题演化过程。[结果/结论]实验结果表明,该方法能保持较高准确率,与实际情况较吻合,而从全生命周期模型来分析话题演化更能体现一般舆情事件的发展历程。
-
关键词
网络舆情
话题演化
衍生效应
子话题识别
话题模型
-
Keywords
online public opinion
topic evolution
derivative effects
subtopic detection
topic model
-
分类号
G350
[文化科学—情报学]
-
-
题名结合用户位置信息的社交媒体话题空间分布研究
- 2
-
-
作者
纪雪梅
徐新然
-
机构
山东理工大学科技信息研究所
-
出处
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2018年第5期41-49,共9页
-
基金
国家社科基金青年项目"突发事件情境下社交媒体用户情感表达行为的特征与驱动因素研究"(编号:16CTQ027)的研究成果之一
-
文摘
文章将社交媒体用户标注的地理位置信息与话题信息相结合,提出社交媒体话题空间分布研究的流程。首先,对用户标注的地理位置进行解析和标准化,对标准化后的地理位置信息进行统计分析以了解特定话题的地理位置分布;其次,构造"词语-文档"矩阵、"位置-文档"矩阵和"词语-位置"矩阵;第三,基于"词语-位置"矩阵通过改进的tfidf算法识别各位置区域的特征词,了解不同位置用户关注点的差异;第四,基于"词语-文档"矩阵和"位置-文档"矩阵进行整体共词网络和共词网络空间构建,结合社团发现算法识别子话题;第五,对子话题的空间分布及不同地理位置的特征话题进行分析;最后,选取"雾霾"话题,通过新浪微博数据进行实例分析。
-
关键词
社交媒体
话题分析
地理位置
子话题识别
-
Keywords
social media
topic analysis
geographical position
subtopic detection
-
分类号
G206
[文化科学—传播学]
G353.1
-
