论文摘要
为了更好地挖掘微博舆情中的关键节点,对其进行因人而异的思想引领,打造微博晴朗空间,本研究以超网络为理论基础,对微博舆情传播中的各子网进行建模,应用神经网络、LDA、Python仿真分析方法,挖掘微博舆情中的关键节点,并对关键节点的特征和情感进行分析与讨论。挖掘出微博舆情传播中的六类关键节点,分别是活跃人物、焦点人物、意见领袖、传播人物、潜在活跃人物、潜在传播人物。
论文目录
1 引言2 相关概念及理论基础 2.1 关键节点 2.2 超网络 1)集聚系数 2)节点超度 3)超边连接度 4)平均最短距离 5)超边重叠度 6)接近中心度3 微博舆情关键节点挖掘 3.1 数据收集及处理 3.1.1 数据抓取与预处理 1)数据收集 2)数据预处理 3.1.2 LDA微博主体特征提取 1)LDA 2)基于LDA微博用户特征提取超网络建模 3.1.3 卷积神经网络情感分类 3.2 微博舆情超网络构建 3.3 微博舆情子网络量化 1)社交子网量化 2)内容子网量化 3)主题子网量化 4)情感子网量化 3.4 微博舆情关键节点挖掘及描述 1)信息传播影响度 2)主题相似度 3)情感一致性 4)超边排序算法4 微博舆情关键节点仿真分析 4.1 数据收集及预处理 4.2 主题子网量化结果 4.3 情感子网量化结果 4.4 微博舆情超网络量化结果 4.5 微博舆情关键节点挖掘及描述 1)节点超度 2)超边连接度 3)平均最短距离 4)超边重叠度 5)接近中心度 6)超边排序计算5 研究结果与讨论 1)关键节点判断目的 2)关键节点判断汇总6 结语
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张连峰,周红磊,王丹,张海涛
关键词: 超网络,微博舆情,关键节点
来源: 情报学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 新闻与传媒,图书情报与数字图书馆
单位: 吉林大学管理学院,吉林大学信息资源研究中心
基金: 国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”（18ZDA310）
分类号: G206;G353.1
页码: 1286-1296
总页数: 11
文件大小: 1311K
下载量: 1093
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标签：超网络论文; 微博舆情论文; 关键节点论文;
