微博词共现分析与意见领袖识别研究

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1、ｒ．一＇■ＶＩ？■１学校编号１０３９４图书分类号姑学号—２￣０１￣３０—６１０密级＊式＠巧走巧於乂＃：全日制学术学位研究生硕：ｔ学位论文１＞‘微博词共现分析与意见领袖识别研究省＾－ｎＴｅｒｍｃｏｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅａｎａｌｓｉｓａｎｄＯｉｎｉｏｙｐＭ－ＬｅａｄｅｒＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｏｆｉｃｒｏｂｌｏｇｇ１—之天学科专业：计算机应用巧术研究方向：数据巧掘指导教师：郭躬德教授申请学位级别：工学硕壬论文提交日期：２０１６年３月２５日论文评阅人：论文答辩日期

2、：２０１６年５月２５日答辩委员会主席：叶东毅教授Ｖ＂学位授予单位：福建师范大学学位授予日期：年月曰ｉ‘１．年月．？心：禱參＇‘ｆ摘要摘要随着Ｗｅｂ２．０时代的快速发展，开放和共享的理念深入人也，使网民对于社交网络平台的使用率得到了极大的提升。在大数据网络中信息的传播速度飞速发展，微博已成为网络舆情的主要来源，微博平台上的公众舆论越来越容易成为社会风气的导向。如何在大量的短文本信息中快速准确地发现舆论热点话题成为舆情监控的首要目标，同时识别和监控意见领袖可Ｗ有效地引导舆论走向。本文研究工作主要在于突发话题和意见领袖识别，具体工作

3、内容如下：（１）针对传统词共现方法在微博中检测话题时计算复杂度大、查全率不高、查准率低的情况一，提出了种基于粗糖集原理的改进词共现算法。该算法通过词之间一主题的思想的共现现象表达某，建立词共现矩阵，并通过极大完全子图方法寻找话题簇，最后通过粗糖集理论扩展话题簇来增强语义。实验结果表明该方法能有效地降低传统算法时间复杂度，准确地检测出突发话题的核也词汇。（２）根据情感信息挖掘能更好地反应舆论热点，同时负面情绪更容易导致严重的社会影响。因此利用情感信息能过滤较多无关信息和提高话题检测质量。本文提一种基于词共现和情感元素的突发话题检测算法出了。在情感元素共现的基础上

4、，一建立情感共现矩阵，再通过聚类的方法形成某特定情感的子空间模型。利用情感子空间对话题信息进行划分、，再对不同类别下的微博信息进行核也词汇提取。该方法能过滤掉大部分热点话题无关信息，能反应舆论信息的情感极性，提髙检测信息价值，有利于对舆情信息进行胳控，同时提高了传统算法的效率和精度。（３）意见领袖在信息传播中总是带动舆论的发展，并且意见领袖的信息传播比普通用户更加迅速，同时影响力更大。意见领袖对舆情监控至关重要，基于此因素本文提出了一种特定话题传播网络中的意见领袖检测方法。算法通过转发关系建立了信息传播网络，结合ＰａｇｅＲａｎｋ的影响为评价方法来对特定话题下的

5、意见领袖进行识别，同时将用户的影响力分为自身的权威值和转发用户的支持力。实验结果表明该方法能有效地检测出特定话题下的意见领袖。关键词：微博；词共现；粗趟集；话题检测：情感词子空间；意见领袖识别ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈ出ｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｔｈｅｗｅｂ２．０ｔｈｅＣＯ打ｃｅｔｏｆｏｅｎｎｅ巧ａｎｄｓｈａｒｉｎｐｐ，ｐｐｇｔｔｔｔｔｔｔｉｓｄｅｅｒｏｏｅｄｉｎｈｅｈｅａｒｔｓｏｆｈｅｅｏｌｅ．Ｉｎｅｒｎｅｕｓｅ巧ｏｎ化ｅｎｅｗｏｒｋｌａｆｏｒｍｆｏｒ化ｅｐｌｙｐｐｐｕ

6、ｓｅｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｈａｓｂｅｅｎｒｅａｔｌｉｍｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇｙｐｐｐｔｏｎｔｒｕｂ－ｐｒｏａａｉｓｐｅｅｄｉｎｌａｒｅｄａｔａ打ｅｗｏｋ化ｅｌｉｃｏｉｎｉｏｎＱ打化ｅｍｉｃｒｏｂｌｏｌａｔｆｏｒｍ；ｓｐｇｇ，ｐｐｇｐｂｅｃｏｍｉｎｇｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｓｏｃｉａｌｔｒｅｎｄｏｒｉｅｎｔｅｄ．Ｈｏｗｔｏｕｉｃｋｌａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｎｄｔｈｅｑｙｙｆｉｔｏｉｃｏｆｕｂｌｉｃｏｉｎｉｏｎｉｎａｌａｒｅｎｕｍｂｅｒｏｆ

7、ｓｈｏｒｔｔｅｘｔｍｅｓｓａｅｓｂｅｃｏｍ於ｔｈｅｒｉｍａｒｐｐｐｇｇｐｙｏｂｅｃｔｉｖｅｏｆｔｈｅｓｕｅｒｖｉｓｉｏｎｏｆｕｂｌｉｃｏｉｎｉｏｎａｎｄｔｈｅｏｉｎｉｏｎｌｅａｄｅｒｓｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｊｐｐｐ，ｐｙｇｕｉｄｅ化ｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｕｂｌｉｃｏｉｎｉｏｎ．Ｔｈｅｍａｉｎｗｏｒｋｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｆｏｃｕｓ