网络社交平台中社群标签动态生成研究

摘要：

[目的]利用网络社群话题及成员兴趣标签网络为社群动态生成能够表征其特点及短期关注兴趣的社群标签.[方法]利用BTM模型挖掘社群话题短文本的主题,并根据社群成员兴趣标签网络的特征,挖掘社群成员关注兴趣点,综合两者结果生成社群动态标签.以“豆瓣小组”为例对模型进行实证.[结果]基于话题社群标签与社群特征具有强关联性、稳定性强,基于成员兴趣网络标签能够及时准确表征社群动态兴趣.[局限]样本数据集不能涵盖所有类型的网络社群,仅从两类社群验证了模型的准确性与有效性.[结论]基于社群话题及成员兴趣的社群标签动态生成模型能够准确挖掘出社群特点及成员短期关注点,提高社群定义的及时性与准确性,解决用户信息获取、网络社群选择的困难.

关键词：社群标签、标签生成、BTM、复杂网络

所属期刊栏目：3

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金一般项目“基于人类动力学的社交网络信息交流行为研究”项目16BTQ076的研究成果之一

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：98-109