基于有指导LDA用户兴趣模型的微博主题挖掘

用户发布的微博内容能够体现用户兴趣,微博中用户的转发、评论、回复、他人评论等微博行为对用户兴趣具有很强的指导作用。为了有效利用用户微博行为,提出了一种基于有指导LDA(latent dirichlet allocation)的微博内容用户兴趣建模方法。首先通过分析对微博的转发、评论、回复、他人评论这4个因素对用户微博兴趣主题的影响,定义了4种约束关系;然后基于用户微博内容,将4种约束关系融合到LDA 模型中构建有指导的LDA微博主题生成模型,最后得到用户的微博主题分布,从而获得用户兴趣模型。实验结果表明,相比LDA模型,该方法的准确率有很大提高,引入4种信息对微博用户兴趣发现有非常重要的指导作用。     

浅论意见领袖在微博广告传播中的作用

随着微博在网民中的影响力的增大,微博广告也随之兴起,本文通过分析微博广告及分类,找出微博广告中意见领袖的特征,并探究意见领袖在微博广告传播中的作用。     

创业类意见领袖新浪微博的运营特征研究

在移动互联网技术的发展下,新媒体应运而生且迅速发展,其特点呈现出与传统媒体时代不同的特质,新媒体面向的对象大众化,内容多样丰富化,信息传递飞速化,其中新浪微博作为典型的新媒体平台,除了搭建起熟人、半熟人的沟通渠道外,也可被陌生人所关注,涉及领域范围广且还能够实现互动交流,具有高效开放性。近年来,创业类意见领袖纷纷将新浪微博作为传播的渠道,他们的言论行为都在某种程度上影响着粉丝们,进而推动创业教育和创业学习的发展。本文选取10位创业类意见领袖(Key Opinion Leader, KOL),对他们近五年新浪微博发文内容及发文量,更新频率、关注点等行为特征进行研究,对其微博数据进行量化分析,发现创业类意见领袖的特征有所差异,并针对大学生和创业者提出利用新浪微博进行创业学习的建议。     

微博意见领袖现状调查与分析——以新浪微博为例

本文对微博中意见领袖的形成机制、识别机制进行了简要分析,并通过样本分析法,对微博的意见领袖进行现状调查,对其特点、类型、构成现状进行分析。     

基于LDA模型和卡方检验的网络暴力话题挖掘方法

目的 社交网络中存在着许多暴力话题,暴力话题识别对网络舆情的精准干预和管控具有十分重要的意义。当前网络暴力研究主要集中在用户负面情感计算、暴力用户识别等领域,缺乏对网络暴力组织构成研究,无法在复杂网络环境中精准识别网络暴力的附着载体。方法 通过分析网络暴力在话题内的聚焦特性,提出了一种基于LDA模型和卡方检验的网络暴力话题识别方法,该方法首先运用LDA模型识别网络语料库中的话题,并用相似度计算方法对话题文本进行分类;然后运用卡方检验筛选话题文本中的暴力特征;最后依据情感词典计算各话题内的暴力值,按照暴力密度判断话题的暴力属性。结果/结论 在真实的网络语料库上实验验证了本文方法,实验结果表明：本文方法的暴力话题识别性能（F值）均值为80.64%,优于对比方法,达到了良好的网络暴力话题识别效果。     

面向话题的中文微博观点倾向性分析研究

随着微博快速崛起,每天数以千万的人通过微博分享自己对各类话题的观点与情感,如何自动感知微博社区对特定话题的观点倾向性,已经成为中文微博计算亟待解决的问题。由于微博内容短小且不规范,传统的情感分析效率低下且效果很难满足实际需求。现提出一种将情感词典分类的方法进行实验研究,针对腾讯微博20个话题约17 500条微博32 000个句子的数据进行实验,实验结果表明提出的情感词典分类方法效果很好。     

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

基于主题加权LDA模型的情感分类方法

针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型生成的大量topic,很大部分topic内部词语相关度很低,可解释性差,对语言模型后的应用效果带来一定的影响.针对这一问题,该文提出了一种基于主题加权LDA模型的情感分类方法,该模型实现不同主题中内部相关的词语特征加权计算,能够消除不同主题内具有相关度词语的相互影响.实验结果表明,与传统LDA模型分类方法对比,该文提出的基于主题加权LDA模型的情感分类方法平均F1值提高了6.7%～8.1%,验证了该文提出的方法是有效的,提高了分类效果.     

基于PSO-LSTM的中文微博情感分类研究

微博短文本蕴含着较为丰富的情感信息,基于微博数据的情感分析已成为网络舆情监测的重要任务。为提高中文微博情感分类效果,提出一种基于粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行了参数优化,能够更有效获取微博信息。实验以新冠肺炎疫情期间的微博数据集构建PSO-LSTM模型,与其它模型进行了比对实验。实验结果表明,PSO-LSTM模型能够有效提升中文微博情感分类的性能。     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

基于LDA及语义相似度的商品评论情感分类研究

提出一种结合LDA及语义相似度的商品评论情感分类方法。该方法首先使用LDA对商品语料库建模,获取文档-主题矩阵;人工选择k对褒义词、贬义词,基于HowNet语义相似度计算主题(评价对象+观点内容)与各个褒义词和贬义词的相似度,达到对观点词极性判断,计算文本观点词情感极性的加权和作为文本的情感极性。实验表明,与基于向量空间的SVM分类方法相比,该情感分类方法在分类指标上表现更好。     

基于LDA的文本分类算法

LDA可以实现大量数据集合中潜在主题的挖掘与文本信息的分类,模型假设,如果文档与某主题相关,那么文档中的所有单词都与该主题相关.然而,在面对实际环境中大规模的数据,这会导致主题范围的扩大,不能对主题单词的潜在语义进行准确定位,限制了模型的鲁棒性和有效性.本文针对LDA的这一弊端提出了新的文档主题分类算法gLDA,该模型通过增加主题类别分布参数确定主题的产生范围,提高分类的准确性.Reuters-21578数据集与复旦大学文本语料库中的数据结果证明,相对于传统的主题分类模型,该模型的分类效果得到了一定程度的提高.     

基于间隔n元核的主观文本观点识别方法

主观文本观点识别是文本信息处理的一个重要研究方面,在产品推荐、智能信息检索、辅助决策等方面均具有重要的潜在应用价值.与连续的n元词的文本表示方法不同,间隔n元核能够提取主观文本中不规范不连续的特征.此外,间隔n元核的表示方法不需要进行词语依存关系分析和词语极性强度分级.在文本观点分类数据集和短评论数据集上的实验结果表明:与已有的观点分类方法相比,基于间隔n元核的方法有更高识别准确率;在不同特征数目下,增加间隔n元核特征均能够提高分类精度;间隔n元核是一种合适的主观文本特征表示方法.     

基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型

微博数据具有微博文本长度不一,文本内容主题发散性,夹杂微博专用符号等特性,需要一种融合句法分析、领域知识、表情符号等多因素的综合建模方法对社会、娱乐、安全等多领域微博进行情感分析. 文章提出了一种面向主题的中文微博情感建模方法,该模型涵盖了数据预处理、句法分析、主题扩展、领域知识、情感词上下文极性调整、表情符号等内容,最后以新浪微博采集数据,选取3个领域主题进行了实验,在特定的实验环境下,得到了较高的分析准确率.      

基于信息增益的LDA模型的短文本分类

在基于LDA的短文本分类基础上进行改进,提出信息增益结合LDA的短文本分类方法.该方法采用信息增益计算词汇对于文本分类的贡献度,提高＂作用词＂的权重,过滤掉＂非作用词＂,最后对过滤后的短文本进行LDA主题建模,并采用中心向量法建立文本类别模型.实验证明,该方法随着作用词比例的减少,分类性能有较大的提高.     

一种面向博客群的主题倾向性分析模型

本文结合网络虚拟社会中舆情检索的实际需求,提出了一种面向博客群的主题倾向性分析模型.针对博客主题评论篇幅长短不一的结构特点,模型采用不同的文本倾向性处理方法：对于较长篇幅评论文本,分别统计目标评论中赞同、反对字符的倾向字符权重及其分布密度;对于拥有少量文字的主题评论,通过计算评论中字符倾向权重之和,实现评论倾向性评估.实验中通过构建面向“网络文化”的博客主题测试集,对模型的主题评论倾向性计算方法以及语义检索能力进行验证评估.实验结果表明模型具有较好的文本倾向性识别能力.     

基于信息增益的LDA模型的短文本分类

在基于LDA的短文本分类基础上进行改进,提出信息增益结合LDA的短文本分类方法.该方法采用信息增益计算词汇对于文本分类的贡献度,提高＂作用词＂的权重,过滤掉＂非作用词＂,最后对过滤后的短文本进行LDA主题建模,并采用中心向量法建立文本类别模型.实验证明,该方法随着作用词比例的减少,分类性能有较大的提高.