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题名基于文本深度聚类的意见领袖识别模型研究
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作者
王世航
汤艳君
薛秋爽
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机构
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院
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出处
《中国人民警察大学学报》
2024年第4期31-36,78,共7页
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基金
中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目“融合主题与语义特征的微博文本深度聚类研究与应用”(2022YCYB46)。
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文摘
网络舆情事件所引发的犯罪呈高发态势,而传统意见领袖识别方法通常基于用户信息、转发、评论数等元数据,忽略了网络结构和文本内容等关键信息,缺乏意见领袖观点,容易导致结果偏差。针对上述问题,提出结合语义聚类的意见领袖识别模型,通过BERT-LDA&DEC算法对用户文本进行聚类,根据不同子话题对意见领袖进行分组,提取关键词,通过将分组后的用户从网络拓扑、个人属性、活跃度三个方面建立指标体系,使用熵权灰色关联法对用户指标进行评价,最后结合聚类关键词进行综合分析。实验证明,该方法可以有效识别微博话题中不同子话题中的意见领袖及其观点。
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关键词
dec深度嵌入聚类
意见领袖
熵权灰色关联法
BERT-LDA
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Keywords
deep embedded clustering(dec)
opinion leaders
entropy weight grey correlation method
BERT-LDA
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分类号
G206
[文化科学—传播学]
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