基于改进PageRank算法的微博用户影响力评估

为筛选微博网络和消息传播中的意见领袖,综合分析微博用户属性、行为和微博消息的传播特性,把用户的影响力因素分为：用户潜在影响力和微博传播影响力,据此构建用户影响力评估指标.进而提出基于改进RankPage算法的微博用户影响力评估算法.通过采集新浪微博某一话题下的数据计算用户的影响力,验证了方法的有效性和合理性.     

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。     

内容相似度微博社区发现方法研究

针对现有微博社区发现的准确性与效用性问题,提出了一种高效的基于用户内容相似度的微博社区发现算法。首先对微博用户兴趣模型进行分析,进而挖掘微博意见领袖,通过AP算法对意见领袖进行兴趣聚类,以聚类结果为社区中心结合模块度优化算法完成微博社区发现。经实验验证了该方法可以更好地发现微博社区结构。     

网络舆论形成过程中意见领袖形成模型研究

网络舆论形成过程中意见领袖将极大地影响网络舆论的走向.为了从网络话题参与 者中选出意见领袖,在分析网络舆论话题参与者基本属性的基础上,构造了话题参与者的"属 性矩阵",进而提出意见领袖形成模型的综合评价与排序算法,并通过示例说明了应用该模型 的基本步骤和计算方法.模型具有一定的理论指导意义和实际使用价值.     

基于层次聚类的微博敏感话题检测算法研究

针对微博对社会舆情影响力日趋增大，设计了基于层次聚类的微博敏感话题检测算法，通过对微博内容的自动抓取，利用层次聚类算法实现对微博内容的智能识别，并以敏感话题为单位对微博内容进行分类．重点对层次聚类算法的实现过程进行研究，引入了词频、词性等关键参数因子，提高层次聚类算法分类精度．通过测试表明，检测算法的检测分类精度为95．3％，话题误判率不超过6％．     

基于新浪微博的社交网络演化模型

随着在线社交网络的高速发展和影响力日渐扩大, 研究其演化发展规律已经成为非常重要的课题.通过抓取新浪微博的数据, 将用户划分为意见领袖和普通用户, 并建立了一个定量的两层演化模型. 在此基础上, 分析了意见领袖和普通用户之间社交影响力的差异, 研究了网络内部病毒传播机制和外部媒体因素对在线社交网络演化过程的影响, 并利用抓取的实际数据验证了模型的准确性. 研究结果对进一步探寻在线社交网络结构、社会价值观对在线信息传播的影响均有积极意义.     

基于SNA的突发事件网络舆情意见领袖传播影响力

突发事件处置过程中伴随着舆情管控的缺失,尤其是网络舆情传播中的意见领袖极易引导舆论走向,处置不当则会引发衍生事件等问题。为更好地引导和管控突发事件网络舆情提出切实可行的方法,以突发事件“湖北十堰燃气爆炸”为例,通过Gephi可视化分析了突发事件网络舆情意见领袖的传播规律及传播影响力,运用UCINET从网络密度、网络中心性、凝聚子群3个维度探讨了意见领袖的传播影响力。结果表明：“湖北十堰燃气爆炸”网络舆情传播的整体关联度较低,传播网络结构较为松散,信息流通性较低;传播者之间交互性不够紧密,意见领袖及其他传播者之间信息交流不够密切、关联程度不够高;得出此次突发事件网络舆情传播影响力较大的5名意见领袖。基于SNA从网络密度、网络中心性、凝聚子群3个维度研究突发事件网络舆情意见领袖传播影响力是可行的,为政府引导和管控突发事件网络舆情的传播及消除负面影响提供理论参考。     

基于新浪微博的社交网络演化模型（英文）

随着在线社交网络的高速发展和影响力日渐扩大,研究其演化发展规律已经成为非常重要的课题.通过抓取新浪微博的数据,将用户划分为意见领袖和普通用户,并建立了一个定量的两层演化模型.在此基础上,分析了意见领袖和普通用户之间社交影响力的差异,研究了网络内部病毒传播机制和外部媒体因素对在线社交网络演化过程的影响,并利用抓取的实际数据验证了模型的准确性.研究结果对进一步探寻在线社交网络结构、社会价值观对在线信息传播的影响均有积极意义.     

基于改进BERT模型的时政微博评论情感分类

微博的流行使公众能够更加容易也更加积极地参与到社会话题的讨论中去,识别公众对事件的情感倾向已经成为一个有价值的话题.目前已有的情感分类方法往往是选择一种分类模型(比如SVM)或者结合几种分类模型,然后将数据直接进行分类,没有考虑根据数据的不同领域来调整分类模型.基于预训练的BERT网络,可以使用无标签的时政微博语料改进...     

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。     

基于语义图优化算法的中文微博观点摘要研究

为从海量微博中高效地获取不同话题下的关键信息,微博观点摘要成为自然语言处理领域近期研究的热点之一。基线方法基于TF-IDF算法抽取微博句中的关键词,并据此计算微博的重要性分数,直接筛选出观点摘要;朴素改进方法在基线方法的基础上,增加了情感分类步骤,并利用微博句之间的语义距离,将摘要句候选集中语义重复、重要度较小的句子去除,生成观点摘要;基于语义图优化算法的方法在朴素改进方法的基础上,利用微博句的重要性分数及微博句之间的语义距离构建语义图结构,并通过图优化算法筛选出观点摘要。朴素改进方法在COAE2016评测任务一测试数据集上,10个话题的平均ROUGE-1值达到26.39%,平均ROUGE-2值达到0.68%,平均ROUGE-SU4值达到5.69%,且评测官方公布结果显示,该方法在9项评价指标中获得6项最佳性能。基于语义图优化算法的方法在评测样例数据集上进行了实验,结果显示,该方法比朴素改进方法在ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-SU4值上分别提升了0.63%, 1.51%, 2.69%。     

基于情绪因子的中文微博情绪识别与分类

以情绪因子中的常用情绪词和情绪短语为基础构建情绪词典, 并针对特殊的情绪表达形式, 结合标点符号和表情符号在情绪分析中的功能, 建立情绪规则库。通过对情绪词典和情绪规则的匹配和计算, 实现对中文微博情绪的识别和分类, 并在2013年CCF第二届自然语言处理与中文计算会议中文微博情绪分析评测中取得较好成绩。测试结果证明该方法有效。     

一种基于电容检测的密闭管道人体掉人探测方法

为克服现有人体探测技术的局限性,提出基于电容检测的密闭管道人体掉入探测方法。首先,研究基于电容检测的人体探测方法的基本原理;其次,提出测量电路理论模型,并利用仿真验证模型的可行性;最后,设计适合现场应用的实际测量电路,搭建模拟密闭管道环境的实验平台。实验表明当人体落入密闭管道时,该测量方法能够快速有效的探测到人体。     

基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型

传统热点检测算法仅从单一的某个维度衡量话题的热度,导致热点话题检测精度低,在对突发性热点话题进行检测时尤为明显。针对此问题,提出一种多维度热点话题度量模型。该模型对话题进行筛选,得到一个热点话题初始集,再融入话题热度的影响力因子,计算各个话题的综合权值,将话题的综合权值按照一定的权重与多维度热点话题度量模型进行有效融合,得到一种基于微博多维度及综合权值的热点话题检测模型。通过使用真实的微博数据进行实验对比分析,实验结果表明,提出的多维度热点话题度量模型在对突发性热点话题的检测中,其准确率(Precision)、召回率(Recall rate)和F1值(F-measure)3个评估指标相比传统算法有了较大提高;利用该模型对突发性热点话题进行跟踪,通过与官方指数进行对比,该模型能有效跟踪其发展趋势。     

基于语义分析的微博搜索

提出构建基于语义分析的微博搜索以帮助用户从海量的、书写通常不规范的微博中有效地获取信息。和现有的微博搜索引擎不同,基于语义分析的微博搜索利用一系列的自然语言处理和文本挖掘模块从微博中获取各类兴趣点,例如命名实体、事件、情感等。这些兴趣点进一步被索引,以支持分类浏览和高级搜索。本文讨论了微博语义搜索所面临的挑战及对策,介绍了一种参考实现框架及相关的语义分析技术,特别是面向微博的语义角色标注技术。     

基于主体句和句法依赖的微博情感倾向性分析

情感倾向性分析是近年来中文信息处理领域的热点问题.通过对新浪微博进行情感的分析与研究,提出了一种基于主体句和句法依赖关系的微博情感倾向性分析方法.首先利用自定义规则和条件随机场模型进行主体句及主体评价对象的抽取;然后使用句法分析器对主体句进行依赖关系分析,可以准确的获得修饰评价对象的评价词;最后利用情感词典计算出句子的情感倾向.实验结果表明在精确获取评价对象的基础上再进行情感倾向性判别效果要优于对微博直接进行情感倾向性分析.     

基于语义分析的微博搜索

提出构建基于语义分析的微博搜索以帮助用户从海量的、书写通常不规范的微博中有效地获取信息。和现有的微博搜索引擎不同,基于语义分析的微博搜索利用一系列的自然语言处理和文本挖掘模块从微博中获取各类兴趣点,例如命名实体、事件、情感等。这些兴趣点进一步被索引,以支持分类浏览和高级搜索。本文讨论了微博语义搜索所面临的挑战及对策,介绍了一种参考实现框架及相关的语义分析技术,特别是面向微博的语义角色标注技术。     

Sentiment Parsing of Chinese Microblogs Using Recurrent Neural Network

Easy accessibility and light content filtering attempt have made microblogging sites the most popular platforms for users to share their experiences and express their opinions.Extracting from the user-composed microblogs the opinions expressed are of great significance for many practical applications.However,such task is very challenging,in particular for Chinese Microblogs.A novel representation of the opinions expressed in microblog sentences is presented and a recurrent neural network(RNN) based sequence labeling approach is proposed about sentiment parsing of Chinese microblogs.The experiments evaluate the performance of different RNN models and explore the bi-directional and deep versions of each model on a Chinese microblog corpus built by this paper.Experimental results show that the bidirectional version of the gated recurrent unit(GRU) model with three layers achieves the highest F-score 0.622.     

基于主题和预防模型的微博谣言检测

针对微博短文本存在的特征提取困难及微博谣言传播浪费网络资源的问题,提出了基于主题和预防模型的微博谣言检测.对微博进行主题提取,按主题分类后提取基于用户、传播结构、内容三方面的统计特征.将样本与官方谣言子集中的微博进行相似度计算,将其值与传统特征进行特征融合之后作为统计特征进入有监督的机器学习.实验结果表明,相对于传统的有监督机器学习,该方法将微博谣言检测的性能提升了3%左右,同时实现了谣言预防.