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现代图书情报技术  2016, Vol. 32 Issue (3): 8-17     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2016.03.02
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语义社会网络的超网络模型构建及关键节点自动化识别方法研究*
张磊,马静(),李丹丹,沈洋
南京航空航天大学经济与管理学院 南京 210016
Hypernetwork Model for Semantic Social Network and Automatic Identification of Key Nodes
Zhang Lei,Ma Jing(),Li Dandan,Shen Yang
College of Economic and Management, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China
全文: PDF (1205 KB)   HTML ( 72
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】通过对语义社会网络的建模, 讨论如何识别对舆论传播演化起核心作用的关键节点。【方法】引入超网络理论对微博语义社会网络进行理论建模, 使用情感本体以及LDA话题模型对数据实现节点量化, 提出超边排序算法对用户节点进行计算和排序从而获取关键节点。【结果】利用真实微博网络数据编程实现超网络模型的构建和量化, 通过结果分析证明本文的关键节点识别方法在实际应用场景中的有效性和准确性。【局限】关键节点识别方法的实时应用效果和对识别关键节点后如何有效引导和干预机制未能全面涉及。【结论】本文的关键节点识别方法能够挖掘出微博网络的关键节点, 为政府对网络舆情监管和引导提供一种解决方案, 减少负面内容和消极舆论对互联网健康发展的影响。

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张磊
马静
李丹丹
沈洋
关键词 超网络语义社会网络关键节点识别LDA模型情感本体    
Abstract

[Objective] This study aims to identify the key nodes of public opinion spread and evolution based on the semantic social network model. [Methods] We first built model for Weibo semantic social network with the help of hypernetwork theory, and then used emotion Ontology and LDA model to quantify nodes. Finally, we established the hyper edge sorting algorithm to identify the key nodes. [Results] The proposed model could effectively and acturately quantify those nodes from real Weibo data. [Limitations] We did not explore the results of the proposed method’s real-time performance, and new ways of leading the public opinion after identifying those key nodes. [Conclusions] This study provides a solution for the government to identify the key nodes in the social network systems, and then reduce the impacts of negative contents to the healthy development of the Internet.

Key wordsHypernetwork    Semantic social network    Key node identification    LDA model    Emotion Ontology
收稿日期: 2015-10-08      出版日期: 2016-04-12
基金资助:*本文系国家自然科学基金项目“基于演化本体的网络舆情自适应跟踪方法研究”(项目编号:71373123)、江苏高校哲学社会科学研究重点项目“基于超网络的江苏教育微博舆情多元意见演化模型及应用研究”(项目编号:2015ZDIXM007)和校基本科研业务费重大项目培育基金“基于‘模型-数据双驱动’的复杂社会网络行为大数据分析方法研究”(项目编号:P201630X)的研究成果之一
引用本文:   
张磊,马静,李丹丹,沈洋. 语义社会网络的超网络模型构建及关键节点自动化识别方法研究*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(3): 8-17.
Zhang Lei,Ma Jing,Li Dandan,Shen Yang. Hypernetwork Model for Semantic Social Network and Automatic Identification of Key Nodes. New Technology of Library and Information Service, 2016, 32(3): 8-17.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2016.03.02      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2016/V32/I3/8
[1] 辛宇, 杨静, 谢志强. 基于随机游走的语义重叠社区发现算法[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(2): 499-511.
[1] (Xin Yu, Yang Jing, Xie Zhiqiang.A Semantic Overlapping Community Detecting Algorithm in Social Network Based on Random Walk[J]. Journal of Computer Research and Development, 2015, 52(2): 499-511.)
[2] 任晓龙, 吕琳媛. 网络重要节点排序方法综述[J]. 科学通报, 2014, 59(13): 1175-1197.
[2] (Ren Xiaolong, Lv Linyuan.Review of Ranking Nodes in Complex Networks[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59(13): 1175-1197.)
[3] Weng J, Lim E P, Jiang J, et al.Twitter Rank: Finding Topic-sensitive Influential Twitterers[C]. In: Proceedings of the 3rd ACM International Conference on Web Search and Data Mining. New York: ACM Press, 2010: 261-270.
[4] 康伟. 基于SNA的突发事件网络舆情关键节点识别——以“7·23动车事故”为例[J]. 公共管理学报, 2012, 9(3): 101-128.
[4] (Kang Wei.Analysis of the Key Nodes in Public Opinion Spread During Emergencies Based on Social Network Theory——A Case Study of the 7·23 Wenzhou High-speed Train Collision[J]. Journal of Public Management, 2012, 9(3): 101-128.)
[5] 曹学艳, 段飞飞, 方宽, 等. 网络论坛视角下突发事件舆情的关键节点识别及分类研究[J]. 图书情报工作, 2014, 58(4): 65-70.
[5] (Cao Xueyan, Duan Feifei, Fang Kuan, et al.Research of Identification and Classification of Emergencies Key Nodes Based on BBS[J]. Library and Information Service, 2014, 58(4): 65-70.)
[6] 武澎, 王恒山, 李煜. 突发事件信息传播超网络中枢纽节点的判定研究[J]. 管理评论, 2013, 25(6): 104-111.
[6] (Wu Peng, Wang Hengshan, Li Yu.Determination of the Hub Nodes in the Emergencies’ Information Dissemination Supernetwork[J]. Management Review, 2013, 25(6): 104-111.)
[7] Bonacich P.Factoring and Weighting Approaches to Status Scores and Clique Identification[J]. The Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1): 113-120.
[8] Zhang Z K, Zhou T, Zhang Y C.Tag-aware Recommender Systems: A State-of-the-art Survey[J]. Journal of Computer Science and Technology, 2011, 26(5): 767-777.
[9] 赫南, 李德毅, 淦文燕, 等. 复杂网络中重要性节点发掘综述[J]. 计算机科学, 2007, 34(12): 1-5, 17.
[9] (He Nan, Li Deyi, Gan Wenyan, et al.Mining Vital Nodes in Complex Networks[J]. Computer Science, 2007, 34(12): 1-5, 17.)
[10] Dolev S, Elovici Y, Puzis R. Routing Betweenness Centrality [J]. Journal of the ACM, 2010, 57(4): Article No.25.
[11] Kitsak M, Gallos L K, Havlin S, et al.Identifying Influential Spreaders in Complex networks[J]. Nature Physics, 2010, 6(11): 888-893.
[12] 许进. 一种研究系统的新方法——核与核度法[J]. 系统工程与电子技术, 1994(6): 1-10.
[12] (Xu Jin.A New Method of Studying System——System Core and Coritivity[J]. Systems Engineering and Electronics, 1994(6): 1-10.)
[13] Klemm K, Serrano M A, Eguiluz V M, et al. A Measure of Individual Role in Collective Dynamics [J]. Scientific Reports, 2012, 2(2). Article No. 292.
[14] Aral S, Walker D.Identifying Influential and Susceptible Members of Social Networks[J]. Science, 2012, 337(6092): 337-341.
[15] 马宁, 刘怡君. 基于超网络中超边排序算法的网络舆论领袖识别[J]. 系统工程, 2012, 31(9): 1-10.
[15] (Ma Ning, Liu Yijun.Identification of Public Opinion Leader Based on the SuperEdgeRank Algorithm in Hypernetwork[J]. Systems Engineering, 2012, 31(9): 1-10.)
[16] Nagurney A, Dong J.Supernetworks: Decision-making for the Information Age [M]. Edward, Elgar Publishing, Incorporated, 2002.
[17] Nagurney A.Supernetworks: An Introduction to the Concept and Its Applications with a Specific Focus on Knowledge Supernetworks[J]. International Journal of Knowledge Culture and Change Management, 2005(4): 1-16.
[18] 王志平, 王众托. 超网络理论及其应用[M]. 北京: 科学出版社, 2008.
[18] (Wang Zhiping, Wang Zhongtuo.Hypernetwork Theory and Application [M]. Beijing: Science Press, 2008.)
[19] Lin J, Dai F, Li B C, et al.Electromagnetic Compatibility Supernetwork Modeling and Node Importance Evaluation [C]. In: Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics. IEEE Conference Publications, 2013: 306-310.
[20] Deng Z.Application of Crowd Importance Modeling in Regional Development Based on Super Network[J]. Value Engineering, 2015, 13: 211-212.
[21] 武澎, 王恒山. 基于特征向量中心性的社交信息超网络中重要节点的评判[J]. 情报理论与实践, 2014, 37(5): 107-113.
[21] (Wu Peng, Wang Hengshan.Key Nodes in Social Information Hypernetwork Evaluation Based on Eigenvector Centrality[J]. Information Studies: Theory & Application, 2014, 37(5): 107-113.)
[22] 陈建美. 中文情感词汇本体的构建及其应用[D]. 大连: 大连理工大学, 2008.
[22] (Chen Jianmei.The Construction and Application of Chinese Emotion Word Ontology [D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2008.)
[23] Blei D, Ng A, Jordan M, et al.Latent Dirichlet Allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3: 993-1022.
[24] 袁立庠. 微博的传播模式与传播效果[J]. 安徽师范大学学报: 人文社会科学版, 2011, 39(6): 678-683.
[24] (Yuan Liyang.Communication Modes and Effects of Twitter[J]. Journal of Anhui Normal University: Humanities and Social Sciences, 2011, 39(6): 678-683.)
[25] Gourab G, Vinko Z, Guido C, et al.Random Hypergraphs and Their Applications[J]. Physical Review E, 2009, 79(6): 853-857.
[26] Wang J W, Rong L L, Deng Q H, et al.Evolving Hypernetwork Model[J]. The European Physical Journal B, 2010, 77(4): 493-498.
[27] Kullback S, Leibler R A.On Information and Sufficiency[J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1951, 22(1): 79-86.
[1] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[2] 蔡永明,刘璐,王科唯. 网络虚拟学习社区重要用户与核心主题联合分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 69-79.
[3] 刘玉文,王凯. 面向地域的网络话题识别方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 173-181.
[4] 叶光辉,徐彤,毕崇武,李心悦. 基于多维度特征与LDA模型的城市旅游画像演化分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(11): 121-130.
[5] 邵云飞,刘东苏. 基于类别特征扩展的短文本分类方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 60-67.
[6] 许鹏程,毕强. 基于知识超网络的领域专家识别研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 89-98.
[7] 何跃, 丰月, 赵书朋, 马玉凤. 基于知乎问答社区的内容推荐研究——以物流话题为例[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 42-49.
[8] 徐艳华, 苗雨洁, 苗琳, 吕学强. 基于LDA模型的HSK作文生成*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 80-87.
[9] 王璟琦, 李锐, 吴华意. 基于空间自相关的网络舆情话题演化时空规律分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(2): 64-73.
[10] 吴江, 贺超城, 马磐昊. 基于迭代超中心度的MOOC论坛用户知识互动超网络研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 1-8.
[11] 李真, 丁晟春, 王楠. 网络舆情观点主题识别研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 18-30.
[12] 方小飞, 黄孝喜, 王荣波, 谌志群, 王小华. 基于LDA模型的移动投诉文本热点话题识别*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 19-27.
[13] 杨如意,刘东苏,李慧. 一种融合外部特征的改进主题模型*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(1): 48-54.
[14] 李湘东, 巴志超, 黄莉. 一种基于加权LDA模型和多粒度的文本特征选择方法[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 42-49.
[15] 李湘东, 廖香鹏, 黄莉. LDA模型下书目信息分类系统的研究与实现[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(5): 18-25.
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