一种网络话题的内容焦点迁移识别方法

• 作者: 刘晓明 刘霁 周亚东 杜友田 管晓宏
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网络话题 焦点识别 舆情分析 话题模型 社交网络 社会计算
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 社交网络
• 页码范围: 261-271
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 9553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2015.00261

摘要

随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管晓宏	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	94	2276	27.0	45.0
5	周亚东	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	15	192	7.0	13.0
6	刘晓明	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	8	29	2.0	5.0
7	刘霁	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	3	60	3.0	3.0
8	杜友田	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	7	25	2.0	5.0