期刊专题

10.11925/infotech.2096-3467.2020.0127

基于LDA的微博用户主题图谱构建及实证研究——以“埃航空难”为例

引用
[目的]基于LDA构建微博用户主题图谱,更准确、有效地识别微博用户主题群体特征并有针对性地识别意见领袖,对网络舆情进行有针对性的引导,降低舆情监控成本.[方法]构建基于LDA的微博用户主题图谱过程模型,利用困惑度评价指标确定微博用户的最优主题数和主题分布;利用JS散度对微博用户的主题进行相似度度量,并将JS散度作为边权重构建主题图谱.以新浪微博“埃航空难”话题为例,进行用户群体主题偏好、主题用户群体特征以及主题用户意见领袖识别的讨论分析.[结果]数据结果表明,基于LDA的微博用户主题图谱不仅可以利用微博用户的主题对其进行聚类,还可以准确定位每个主题下的意见领袖.[局限]LDA的最优主题数的确定过程是一个超参数的寻优过程,缺少先验的确定方法,时间复杂度相对较高.[结论]研究结果可为舆情监管部门识别不同主题群体的特征和意见领袖提供一定的指导.

LDA、微博用户、主题图谱

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TP393(计算技术、计算机技术)

本文系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”项目编号:18ZDA310

2021-02-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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数据分析与知识发现

2096-3467

10-1478/G2

4

2020,4(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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