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类ChatGPT嵌入微博网络舆情生成图景的实证分析 被引量:1
1
作者 易臣何 周佳瑾 赵雨芊 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期119-127,共9页
[研究目的]探讨类ChatGPT生成式人工智能在网络信息传播领域可能带来的影响风险,并以微博平台为例分析类ChatGPT嵌入社交媒体对网络舆情生成演化的图景,以实现对人工智能环境下网络舆情演化的科学认知和有效防范。[研究方法]以社会燃烧... [研究目的]探讨类ChatGPT生成式人工智能在网络信息传播领域可能带来的影响风险,并以微博平台为例分析类ChatGPT嵌入社交媒体对网络舆情生成演化的图景,以实现对人工智能环境下网络舆情演化的科学认知和有效防范。[研究方法]以社会燃烧理论为基础,采用Python爬取微博数据,并利用Stata软件进行双固定效应模型的回归分析。研究从“燃烧物质”“助燃剂”和“点火温度”三个因素出发,探讨类ChatGPT生成式人工智能如何影响微博网络舆情的生成演化图景。[研究结果/结论]研究表明,类ChatGPT人工智能在网络舆情传播中的嵌入,将通过以下三个方面加剧网络舆情“引燃”的可能性:类ChatGPT“内容自创造”扩展了网络舆情触发的“可燃物质”,增加了潜在的舆情触发点;其“跨模态融合”拓展了网络舆情的“助燃剂”功能,放大了舆情传播平台空间和信息流速;其“认知交互力”高强度、主动性的信息互动与对话引燃网络舆情“点火温度”,引发更强烈的公众反应和舆情态势。因此,有必要重视类ChatGPT人工智能的价值输出,强化相关法律规制,发展预警技术,构建类ChatGPT人工智能环境下的网络舆情防范与治理体系。 展开更多
关键词 ChatGPT 生成式人工智能 微博 网络舆情 社会燃烧理论
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基于对比学习的自监督涉案微博评论观点对象分类
2
作者 马梅希 王剑 +1 位作者 余正涛 黄于欣 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期130-136,共7页
涉案微博评论观点对象分类旨在识别微博评论中的观点对象,并将其分配到审判机关、当事人和罪名等类别中。针对微博评论缺乏明显观点对象词,传统方法难以提取有效情感特征的问题,提出一种基于对比学习的自监督涉案微博评论观点对象分类... 涉案微博评论观点对象分类旨在识别微博评论中的观点对象,并将其分配到审判机关、当事人和罪名等类别中。针对微博评论缺乏明显观点对象词,传统方法难以提取有效情感特征的问题,提出一种基于对比学习的自监督涉案微博评论观点对象分类模型。通过多头注意全局信息增强模块来捕捉评论中的关键片段,然后引入对比学习的方法增强与评论观点对象相关的文本特征。在构建的微博涉案新闻观点对象分类数据集上的实验结果表明,所提方法相比现有基准模型宏平均F1值提升了2.2百分点。 展开更多
关键词 涉案微博评论 观点对象分类 自监督 对比学习 多头注意力机制
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基于BERT和提示学习的网络暴力言论识别研究 被引量:2
3
作者 曾江峰 高鹏钰 +1 位作者 李玲 马霄 《情报杂志》 北大核心 2025年第5期82-90,共9页
[研究目的]为解决传统网络暴力言论识别中忽视文本深层语义信息,以及对数据集规模存在较强依赖性的问题,基于BERT和提示学习构建网络暴力言论识别模型,提高网络暴力言论识别准确性,维护网络健康秩序。[研究方法]利用BERT的上下文理解及... [研究目的]为解决传统网络暴力言论识别中忽视文本深层语义信息,以及对数据集规模存在较强依赖性的问题,基于BERT和提示学习构建网络暴力言论识别模型,提高网络暴力言论识别准确性,维护网络健康秩序。[研究方法]利用BERT的上下文理解及掩码预测机制,提升复杂语境下网络暴力言论识别的精确度,同时,构建离散型与连续型模板,通过实例引导连续型评论文本向量强化特定情境与提示关联,与离散型评论文本向量结合形成集成提示,加权融合后得到分类预测,为网络暴力言论识别领域提供了新的研究思路和解决方案。[研究结果/结论]以微博和抖音中的三起公共事件为数据来源,构建小规模暴力言论识别数据集进行实证分析,实验结果表明,在小规模数据集上,基于BERT和提示学习的模型相较对比实验中性能最优的BERT+P-tuning方法,F1值提升约3.63%,验证了模型性能的优越性。 展开更多
关键词 网络暴力 暴力言论识别 BERT 提示学习 微博 抖音
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辟谣信息在微博平台中的传播结构及影响因素 被引量:2
4
作者 王冠 王艺洁 《情报杂志》 北大核心 2025年第2期160-166,173,共8页
[研究目的]为提升网络谣言治理水平,探究辟谣信息在媒体间的传播结构及影响辟谣效果的关键因素,以期为相关部门做好辟谣工作提供新思路。[研究方法]借助社会网络分析、多元回归分析方法,对辟谣信息的整体传播结构和特征进行探讨,对影响... [研究目的]为提升网络谣言治理水平,探究辟谣信息在媒体间的传播结构及影响辟谣效果的关键因素,以期为相关部门做好辟谣工作提供新思路。[研究方法]借助社会网络分析、多元回归分析方法,对辟谣信息的整体传播结构和特征进行探讨,对影响不同节点结构性位置差异的因素进行实证分析。[研究结果/结论]研究表明,辟谣信息传播网络的整体密度较低,只有部分节点处于核心位置担任意见领袖角色;粉丝基础、发博总数、视频累计播放量共同影响辟谣信息传播主体的入度数以及获得的转评赞总数,关注数对出度数的影响最显著,为政府优化谣言治理效能提供了理论支持和实践基础。 展开更多
关键词 网络谣言 谣言传播 辟谣信息 传播结构 传播效果 微博平台 社会网络分析 多元回归分析
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基于内容偏好和情绪倾向的微博用户兴趣画像构建方法 被引量:1
5
作者 徐建民 王铭宇 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期91-103,共13页
微博数据的爆炸式增长,使信息筛选变得越来越困难.构建合理的微博用户兴趣画像,有助于实现精准化服务,提高推荐性能.首先,利用LDA(latent Dirichlet allocation)模型从用户历史内容中挖掘用户的内容偏好特征,并通过情绪分析模型计算用... 微博数据的爆炸式增长,使信息筛选变得越来越困难.构建合理的微博用户兴趣画像,有助于实现精准化服务,提高推荐性能.首先,利用LDA(latent Dirichlet allocation)模型从用户历史内容中挖掘用户的内容偏好特征,并通过情绪分析模型计算用户不同内容偏好对应的情绪倾向,得到包含内容偏好及其对应情绪倾向2个维度的用户兴趣画像;在基于用户兴趣画像进行微博推荐评估时,利用用户内容偏好进行初步筛选,比较待评估博文内容与用户的内容偏好是否匹配,若匹配则进一步通过情绪倾向进行过滤,比较同一内容偏好下的情绪相似度,选取高于阈值的博文加入推荐集.真实微博数据集的实验结果表明,与基于标签的推荐模型、基于情感关联规则的推荐模型和基于主题的推荐模型相比,本文微博推荐方法具有更好的性能,在F1值上分别提升了10%、6%和2%. 展开更多
关键词 用户兴趣画像 内容偏好 情绪倾向 微博推荐
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基于传播树映射与兴趣降噪的微博转发预测模型
6
作者 徐建民 冯帆 张雄涛 《情报杂志》 北大核心 2025年第4期117-126,共10页
[研究目的]微博转发预测是网络舆情分析的关键环节,旨在通过学习准确的微博表示和用户兴趣表示提升微博转发预测性能。[研究方法]针对现有研究在表示学习方面的不足,提出一种基于传播树映射与兴趣降噪的微博转发预测模型。该模型采用传... [研究目的]微博转发预测是网络舆情分析的关键环节,旨在通过学习准确的微博表示和用户兴趣表示提升微博转发预测性能。[研究方法]针对现有研究在表示学习方面的不足,提出一种基于传播树映射与兴趣降噪的微博转发预测模型。该模型采用传播树映射方法和滤波器降噪方法对微博表示和用户兴趣表示进行深入研究。首先,将微博映射为传播树,设计双重图池化机制对微博传播树进行表示学习;其次,基于用户历史转发微博集,设计一种时间感知滤波器对用户兴趣进行降噪学习;最后,根据待预测微博表示与用户兴趣表示之间的相似度,预测微博的转发概率。实验采用新浪微博数据对模型的合理性和有效性进行验证。[研究结果/结论]实验结果表明,相较于主流预测方法,所提模型在多项指标上均体现出约10%的性能提升。研究发现:采用传播树综合内容特征和传播特征有利于更充分地对微博进行表示,且降低用户兴趣中噪声信息有利于更准确地刻画用户兴趣。 展开更多
关键词 微博转发预测 传播树映射 兴趣降噪 双重图池化机制 时间感知滤波器
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基于交互行为与社会网络的政务微博影响力评估
7
作者 张霁阳 张鹏 +2 位作者 夏一雪 兰月新 赵晨阳 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期15-21,I0001,共8页
政务微博的影响力是政府部门开展政策宣传,政民沟通情况的重要衡量指标,针对政务新媒体影响力的评估工作也成为政府部门关注的重点。本文基于社会网络理论与交互行为分析开展政务微博影响力评估工作。采用新浪微博的真实数据集,分析政... 政务微博的影响力是政府部门开展政策宣传,政民沟通情况的重要衡量指标,针对政务新媒体影响力的评估工作也成为政府部门关注的重点。本文基于社会网络理论与交互行为分析开展政务微博影响力评估工作。采用新浪微博的真实数据集,分析政府部门微博的交互行为模式,综合考虑节点的初始影响力、交互行为以及交互强弱程度,根据提及、转发行为以及用户推荐关系构建多维社会网络体系,并在此基础上改进了一种动态影响力评估法GM-Rank,并计算政务微博影响力。结果表明,相较与现有微博影响力评估方法,GM-Rank法更契合实际,可以更直观有效地反映政务微博影响力和发展近况,为政府部门开展政务新媒体的评估与管理工作提供参考。 展开更多
关键词 网络舆情 政务微博 PAGERANK 社会网络分析 GM-Rank
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新浪微博网信息传播分析与预测 被引量:112
8
作者 曹玖新 吴江林 +3 位作者 石伟 刘波 郑啸 罗军舟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期779-790,共12页
文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户... 文中以新浪微博为研究对象,以分析新浪微博的信息转发与传播特征为研究目的,并对传播行为进行预测.在获取大量新浪微博在线数据的基础上,对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计、分析,挖掘各种影响因素特征并进行建模.提出基于用户属性、社交关系和微博内容三类综合特征,使用机器学习的分类方法,对给定微博的用户转发行为进行预测.基于微博网关注关系拓扑,利用概率级联模型对给定微博的转发路径进行预测,为预测微博的影响范围提供依据.文中通过实验分析了新浪微博符合复杂网络特征、社交类特征对转发行为有重要影响,并验证了传播预测的有效性. 展开更多
关键词 微博 转发 信息传播 预测 社交网络 社会计算
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微博用户的相似性度量及其应用 被引量:81
9
作者 徐志明 李栋 +3 位作者 刘挺 李生 王刚 袁树仑 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期207-218,共12页
微博用户的兴趣分析和模型表示是用户关系分析的基础,而用户关系分析又构成了微博社会网络的生成和分析的基础.该文主要讨论微博的用户关系分析技术.作者将微博社会网络视为一个加权无向图,节点表示用户,边表示用户之间的关系,边的权值... 微博用户的兴趣分析和模型表示是用户关系分析的基础,而用户关系分析又构成了微博社会网络的生成和分析的基础.该文主要讨论微博的用户关系分析技术.作者将微博社会网络视为一个加权无向图,节点表示用户,边表示用户之间的关系,边的权值表示用户之间的关系强度.该文将用户关系强度定义为用户之间的相似度,分别给出了基于各种用户属性信息(背景信息、微博文本、社交信息)的用户相似度计算方法,并通过实验系统性对比了上述方法的优劣.实验结果显示:基于社交信息的用户相似度在用户关系分析方面取得了最好的效果.为了进一步验证上述用户相似度的实际性能,该文将它们应用于用户推荐的相关实验,基于社交信息的用户相似度又取得了最好的推荐效果.最后,该文应用基于社交信息的用户相似度生成了微博的社会网络(称作用户相似性网络),在该社会网络上进行了团体挖掘的实验,实验结果显示了该相似度在团体挖掘上的有效性. 展开更多
关键词 微博 社会网络 用户相似度 团体挖掘 用户推荐
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突发事件中意见领袖的识别和影响力实证研究 被引量:42
10
作者 王佳敏 吴鹏 +2 位作者 陈芬 王曰芬 丁晟春 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2016年第2期169-176,共8页
意见领袖在突发事件中扮演着传播、引导、推动舆论发展等重要作用。为了对突发事件中的意见领袖进行识别和影响力分析,本文从影响力和活跃度两个维度出发,结合微博的传播特点,构建微博意见领袖指标体系,应用一种改进的层次分析法(Analyt... 意见领袖在突发事件中扮演着传播、引导、推动舆论发展等重要作用。为了对突发事件中的意见领袖进行识别和影响力分析,本文从影响力和活跃度两个维度出发,结合微博的传播特点,构建微博意见领袖指标体系,应用一种改进的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定指标权重,并通过新浪微博数据进行实证研究。实验结果表明,本文构建的指标体系,能够科学有效的识别出突发事件中的微博意见领袖。研究提供了一种意见领袖识别模型,可以科学有效的对突发事件中的意见领袖进行识别和影响力分析。 展开更多
关键词 突发事件 意见领袖 指标体系 影响力 微博
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面向微博系统的实时个性化推荐 被引量:53
11
作者 高明 金澈清 +2 位作者 钱卫宁 王晓玲 周傲英 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期963-975,共13页
社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主... 社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,提出了微博系统上用户感兴趣微博的实时推荐方法,以响应用户实时、连续和个性化的服务请求,在真实数据集上的实验结果验证了文中提出的方法的有效性和高效性. 展开更多
关键词 实时推荐 个性化推荐 LDA 社交网络 微博
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一种面向微博客文本流的噪音判别与内容相似性双重检测的过滤方法 被引量:15
12
作者 王琳 冯时 +3 位作者 徐伟丽 杨卓 王大玲 张一飞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第8期25-29,94,共6页
微博客作为一种新的用户信息传播载体,在网络舆情发起和传播中起着重要作用。由于用户有意(上传广告)、无意(转发)操作所带来的大量噪音微博和相似微博,对网络舆情分析和用户浏览造成极为不利的影响。检测这些噪音微博和相似微博,对微... 微博客作为一种新的用户信息传播载体,在网络舆情发起和传播中起着重要作用。由于用户有意(上传广告)、无意(转发)操作所带来的大量噪音微博和相似微博,对网络舆情分析和用户浏览造成极为不利的影响。检测这些噪音微博和相似微博,对微博数据进行提纯,成为一个亟待解决的问题。基于统计数据分析了噪音微博和相似微博的特点,提出一种面向微博文本流的噪音判别和内容相似性双重检测的过滤方法:通过URL链接、字符率、高频词等特征判别,过滤噪音微博;通过分段过滤和索引过滤的双重内容过滤,检测和剔除相似微博。实验表明该方法能有效地对微博数据进行提纯,高效准确地过滤掉相似微博和噪音微博。 展开更多
关键词 微博客 噪音微博 相似微博 文本流 过滤
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基于微博特征的政务微博影响因素研究 被引量:78
13
作者 刘晓娟 王昊贤 +1 位作者 肖雪 董鑫鑫 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第12期35-41,共7页
政务微博作为官民互动和网络问政的重要手段,其传播效果对于政府文化建设有重要的影响。然而,并非每个政务微博都能在传播过程中达到理想的效果。本文运用统计学分析方法,从微博内容、发布时间以及来源机构特征等维度分析微博的各项特... 政务微博作为官民互动和网络问政的重要手段,其传播效果对于政府文化建设有重要的影响。然而,并非每个政务微博都能在传播过程中达到理想的效果。本文运用统计学分析方法,从微博内容、发布时间以及来源机构特征等维度分析微博的各项特征与用户转发行为的相关性,得出政务微博传播效果的影响因素。通过上述研究,对政务微博的发展提出可行性建议。 展开更多
关键词 政务微博 微博特征 传播效果 转发数 相关分析
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微博消息传播中意见领袖影响力建模研究 被引量:45
14
作者 王晨旭 管晓宏 +1 位作者 秦涛 周亚东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1473-1485,共13页
在微博网络中,消息的传播与意见领袖的影响力密切相关.然而,意见领袖在消息动态传播过程中所表现出的影响力难以量化衡量,这对意见领袖影响力的评估和消息传播趋势的预测带来了巨大挑战.针对这一问题,提出一种基于消息传播的微博意见领... 在微博网络中,消息的传播与意见领袖的影响力密切相关.然而,意见领袖在消息动态传播过程中所表现出的影响力难以量化衡量,这对意见领袖影响力的评估和消息传播趋势的预测带来了巨大挑战.针对这一问题,提出一种基于消息传播的微博意见领袖影响力建模与测量分析方法.在分析消息传播模式的基础上,采用动态有向图描述消息在微博网络中的传播过程;发现该过程可近似分解为由各个意见领袖所驱动的子过程,根据对意见领袖影响力属性特征的分析发现,该子过程可以由指数截断的幂律衰减函数来描述.对模型中各个参数进行估计,可以定量地衡量意见领袖在消息传播过程中的初始影响力、影响力衰减指数及其影响力持续时间等指标.结合新浪微博数据的分析结果显示:消息的传播范围与传播过程中参与传播的意见领袖的数量呈弱相关;虽然意见领袖的初始影响力与其粉丝数量的大小正相关,但影响力衰减指数的大小以及影响力持续时间的长短与粉丝数量几乎无关.最后,采用所建模型对真实微博消息的传播趋势进行预测,结果表明,所提模型能够较好地对热门消息的传播趋势进行预测,这对微博中公众舆论的控制及广告定点投放具有重要意义. 展开更多
关键词 微博 意见领袖 影响力 消息传播
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一种基于情感符号的在线突发事件检测方法 被引量:23
15
作者 张鲁民 贾焰 +2 位作者 周斌 赵金辉 洪锋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1659-1667,共9页
如何快速高效检测出海量数据流中的突发事件是目前的研究热点之一.文中针对微博数据流,提出了一种新颖的基于情感符号的在线突发事件检测算法框架.伴随着事件的发生,文本流中情感符号也存在突发现象.文中通过实时监测情感符号变化态势,... 如何快速高效检测出海量数据流中的突发事件是目前的研究热点之一.文中针对微博数据流,提出了一种新颖的基于情感符号的在线突发事件检测算法框架.伴随着事件的发生,文本流中情感符号也存在突发现象.文中通过实时监测情感符号变化态势,及时发现情感符号的突发期,达到挖掘突发事件的目的.首先基于频繁模式挖掘和互信息相结合的算法构建情感符号模型,并通过此模型抽取数据流中的情感符号,采用改进Kleinberg算法检测突发期,通过启发式的近邻传播聚类算法检测突发事件并对事件进行合并.同时,算法设置了离线回收机制,对不含情感符号的博文进行回收利用以保证事件概要抽取的完备性.实验表明,该算法可有效地挖掘出突发事件,无论在速度还是精度上都能保证实时在线处理的要求. 展开更多
关键词 情感符号 突发事件 在线检测 微博
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一种新的中文微博社区博主影响力的评估方法 被引量:26
16
作者 杨长春 俞克非 +3 位作者 叶施仁 严水歌 丁虹 杨晶 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第25期229-233,248,共6页
提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有&qu... 提出了基于传统的PageRank算法的改进模型评估微博社区博主的影响力。微博社区中博主的影响力反映其话语权的大小,是研究微博社区的核心概念之一。通过对平均度、聚类系数和平均路径长度等网络特征指标的统计,验证了微博社区网络具有"小世界"的显著特性。从用户活跃度和博文质量两个角度出发,构建了博主影响力的评价指标,引入了博主传播能力这个因子,利用PageRank算法的思想设计了新的影响力排名(Influence Rank)算法模型来评估博主影响力。通过实验对比发现Influence Rank算法在考虑节点间的关系之外还考虑了节点本身的特性,能够更加准确客观地反映博主的影响力排名。 展开更多
关键词 微博社区 博主影响力 PAGERANK算法 INFLUENCE Rank算法
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中文微博情感分析研究综述 被引量:82
17
作者 周胜臣 瞿文婷 +2 位作者 石英子 施询之 孙韵辰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第3期161-164,181,共5页
随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分... 随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取,将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外,从微博网站数据构成的角度出发,对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状,并提出今后的研究方向。 展开更多
关键词 中文微博 情感分析 情感信息抽取 情感分类
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网络极端情绪人群的类型及其政治与社会意涵 基于中国网络社会心态调查数据(2014)的实证研究 被引量:51
18
作者 桂勇 李秀玫 +1 位作者 郑雯 黄荣贵 《社会》 CSSCI 北大核心 2015年第5期78-100,共23页
本文以社会化媒体的用户为中心,以用户的网络极端情绪表达为切入点,考察中国社会化媒体空间中的群体类型,并探讨各群体的客观背景特征,以及各群体的政治态度和网络表达行动。对中国网络社会心态调查数据(2014)的潜类分析表明,我们可以... 本文以社会化媒体的用户为中心,以用户的网络极端情绪表达为切入点,考察中国社会化媒体空间中的群体类型,并探讨各群体的客观背景特征,以及各群体的政治态度和网络表达行动。对中国网络社会心态调查数据(2014)的潜类分析表明,我们可以根据微博用户表达的极端情绪将其划分为"酱油众""冷漠族""铁血爱国派""愤世嫉俗派"和"民粹主义者"五类群体。其中,"民粹主义者"具有一定的"草根左派"色彩,"铁血爱国派"具有某种"亲体制左派"的色彩,"冷漠族"则倾向于"温和右派","愤世嫉俗派"倾向于"激进右派"。就政治态度而言,"愤世嫉俗派"对体制的态度最为负面,"民粹主义者"对政府的信任度最低,而"铁血爱国派"对体制的态度最为正面,对政府的信任度最高。就网络行动而言,"民粹主义者"使用网络暴力和参与在线抗议的可能性都最高,其次是"愤世嫉俗派"和"铁血爱国派"。文章最后指出,对互联网用户极端情绪的研究是理解中国网络社会的重要窗口。 展开更多
关键词 极端情绪 政治冷漠 爱国主义 民粹主义 微博 潜类分析
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基于MB-HDP模型的微博主题挖掘 被引量:31
19
作者 刘少鹏 印鉴 +2 位作者 欧阳佳 黄云 杨晓颖 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1408-1419,共12页
主题模型是挖掘微博潜在主题的重要工具.然而,现有的主题模型多由Latent Dirichlet Allocation(LDA)派生,它需要用户预先指定主题数目.为了自动挖掘微博主题,作者提出了一个基于分层Dirichlet过程(Hierarchical Dirichlet Process,HDP)... 主题模型是挖掘微博潜在主题的重要工具.然而,现有的主题模型多由Latent Dirichlet Allocation(LDA)派生,它需要用户预先指定主题数目.为了自动挖掘微博主题,作者提出了一个基于分层Dirichlet过程(Hierarchical Dirichlet Process,HDP)的非参数贝叶斯模型MB-HDP.首先,针对微博应用场景,假设消息是不可交换的;接着,利用微博的时间信息、用户兴趣以及话题标签,聚合主题相关的消息以解决微博短文本的数据稀疏问题;然后,扩展Chinese Restaurant Franchise(CRF)对微博数据进行主题建模;最后,设计一个相应的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)采样方法,推导MB-HDP模型的分布参数.实验表明,在生成主题质量、内容困惑度和模型复杂度等指标上,MB-HDP模型明显优于LDA和HDP两种模型. 展开更多
关键词 主题挖掘 微博 分层Dirichlet过程 MB-HDP
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用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型 被引量:134
20
作者 何炎祥 孙松涛 +1 位作者 牛菲菲 李飞 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期773-790,共18页
基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地... 基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表示,已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展.微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一,已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果.借助词向量表示技术,为常用表情符号构建情感空间的特征表示矩阵R^E;基于向量的语义合成计算原理,通过矩阵R^E与词向量的乘积运算完成词义到情感空间的映射;接着输入到一个MCNN(Multi-channel Convolution Neural Network)模型,学习一个微博的情感分类器.整个模型称为EMCNN(Emotion-semantics enhanced MCNN),将基于表情符号的情感空间映射与深度学习模型MCNN结合,有效增强了MCNN捕捉情感语义的能力.EMCNN模型在NLPCC微博情感评测数据集上的多个情感分类实验中取得最佳分类性能,并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果.在取得以上分类性能提升的同时,EMCNN相对MCNN的训练耗时在主客观分类时减少了36.15%,在情感7分类时减少了33.82%. 展开更多
关键词 微博 情感分析 深度学习 卷积神经网络 自然语言处理 社交网络
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