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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (8): 18-30    DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2017.08.03
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网络舆情观点主题识别研究*
李真,丁晟春(),王楠
南京理工大学信息管理系 南京 210094
Identifying Topics of Online Public Opinion
Zhen Li,Shengchun Ding(),Nan Wang
Department of Information Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
全文: PDF(5068 KB)   HTML ( 2
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】识别网络舆情中的观点主题。【方法】通过舆情信息内容、用户关系、用户行为三个方面的4个维度(时间维、用户维、内容维、观点维)的关联, 构建微博舆情观点主题识别模型。【结果】提出包括舆情网络构建、观点主题抽取及聚类、“用户-所属观点主题” 2-模网络构建、观点主题演化分析4部分的网络舆情观点主题识别方法体系, 实验结果证明该方法体系可有效识别网络舆情中的观点主题。【局限】用户属性对观点主题识别的影响有待进一步考虑。【结论】基于社会网络视角, 利用LDA主题模型, 可多方面、多维度地识别网络舆情观点主题。

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李真
丁晟春
王楠
关键词 网络舆情社会网络LDA模型主题识别观点主题    
Abstract

[Objective] This paper aims to identify the topics of online public opinion. [Methods] We constructed a model to extract public opinion based on the information content of the Weibo posts, the relationship among the users, and user behaviors. [Results] We built a public opinion network, extracted and clustered relevant topics, constructed a two-mode network of “user-topic” and evolution of the opinion topics. The proposed method could identify topics of online public opinion effectively. [Limitations] The influence of users’ attributes on topic identification needed to be investigated. [Conclusions] We could identify the topics of online public opinion based on the social network analysis with the help of LDA model.

Key wordsNetwork Public Opinion    Social Network    LDA Model    Topic Identification    Opinion Topic
收稿日期: 2017-05-31     
基金资助:*本文系国家社会科学基金项目“基于社会网络分析的网络舆情主题发现研究”(项目编号: 15BTQ063)的研究成果之一
引用本文:   
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.
Zhen Li,Shengchun Ding,Nan Wang. Identifying Topics of Online Public Opinion. Data Analysis and Knowledge Discovery, DOI:10.11925/infotech.2096-3467.2017.08.03.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.08.03
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