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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的社交媒體文本分析方法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-05 22:45
  隨著Web2.0技術(shù)的快速發(fā)展以及在線交互式應(yīng)用的迅速普及,社交媒體已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)媒體,成為人們獲取信息和交流信息最重要媒介,以新浪微博、微信為代表的社交媒體開(kāi)始逐漸成為人們生活中不可或缺的部分。社交媒體的出現(xiàn)為人們的社交生活帶來(lái)了翻天覆地的改變,社交媒體在滿(mǎn)足人們社交需求的同時(shí),為人們提供了獲取信息、分享信息的平臺(tái),滿(mǎn)足了人們的信息需求。社交媒體中包含了海量的社交文本數(shù)據(jù),具有豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。社交媒體作為新興媒體,呈現(xiàn)出以下三個(gè)典型特征。第一,意見(jiàn)領(lǐng)袖掌握著社交媒體中的話語(yǔ)權(quán)。第二,社交媒體中的話題具有突發(fā)性和不可靠性。第三,社交媒體具有信息過(guò)載的特點(diǎn)。本文針對(duì)社交媒體自身的特點(diǎn)和所面臨的問(wèn)題,結(jié)合現(xiàn)有研究工作中存在的不足,深入研究了社交媒體中文本相關(guān)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:(1)話題相關(guān)的用戶(hù)影響力分析;(2)突發(fā)話題檢測(cè);(3)針對(duì)微博話題分類(lèi)的時(shí)間穩(wěn)定性學(xué)習(xí)。取得的創(chuàng)新性成果如下:(1)針對(duì)話題相關(guān)的用戶(hù)影響力分析問(wèn)題,本文提出用戶(hù)話題時(shí)間影響力模型框架和在線的用戶(hù)話題時(shí)間影響力模型。首先,本文提出發(fā)現(xiàn)話題相關(guān)的當(dāng)下影響力用戶(hù)的問(wèn)題。為此,提出用戶(hù)話題時(shí)間影響力模型,該模型對(duì)社交媒體...

【文章頁(yè)數(shù)】:124 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【部分圖文】:

圖2-1隱含狄利克雷分布模型的圖模型表示??

圖2-1隱含狄利克雷分布模型的圖模型表示??

隱含狄利克雷分布模型是一種混合模型,也就是一系列模型的凸組合。凸組??合是指所有模型的加權(quán)等于一的模型組合。隱含狄利克雷分布模型是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)??的一種,其圖表示如圖2-1所示。隱含狄利克雷分布模型生成一系列可觀測(cè)的單??e?表示第m個(gè)文檔中的單詞向量。每個(gè)文檔都有一個(gè)在話題上的?....


圖3-1用戶(hù)A和用戶(hù)B粉絲數(shù)隨時(shí)間的變化??

圖3-1用戶(hù)A和用戶(hù)B粉絲數(shù)隨時(shí)間的變化??

?指數(shù)衰減參數(shù),線性衰減參數(shù)??3.2.1用戶(hù)話題影響力的研究問(wèn)題闡述??圖3-1展示了用戶(hù)A和用戶(hù)B的粉絲數(shù)量隨時(shí)間的變化。可以觀察到,用??戶(hù)A得到的關(guān)注越來(lái)越多,而用戶(hù)B得到的關(guān)注卻越來(lái)越少。盡管他們最終擁??有相同的粉絲數(shù)量,但隨著時(shí)間的變化,用戶(hù)A比用戶(hù)B越來(lái)越受歡迎。....


圖3-2新浪微博中易建聯(lián)和林書(shū)豪粉絲數(shù)隨時(shí)間的變化(2015.11.18?2015.12.01)??

圖3-2新浪微博中易建聯(lián)和林書(shū)豪粉絲數(shù)隨時(shí)間的變化(2015.11.18?2015.12.01)??

?指數(shù)衰減參數(shù),線性衰減參數(shù)??3.2.1用戶(hù)話題影響力的研究問(wèn)題闡述??圖3-1展示了用戶(hù)A和用戶(hù)B的粉絲數(shù)量隨時(shí)間的變化?梢杂^察到,用??戶(hù)A得到的關(guān)注越來(lái)越多,而用戶(hù)B得到的關(guān)注卻越來(lái)越少。盡管他們最終擁??有相同的粉絲數(shù)量,但隨著時(shí)間的變化,用戶(hù)A比用戶(hù)B越來(lái)越受歡迎。....


圖3-4基于人工判斷的不同方法在所有話題上的平均得分(誤差棒為標(biāo)準(zhǔn)誤差)??

圖3-4基于人工判斷的不同方法在所有話題上的平均得分(誤差棒為標(biāo)準(zhǔn)誤差)??

判斷的標(biāo)準(zhǔn)就是用戶(hù)在相應(yīng)話題上受歡迎的程度,尤其是在最近的時(shí)間而不是早??期。學(xué)生還可以使用所提供的每個(gè)用戶(hù)的粉絲數(shù)和粉絲變化趨勢(shì)線作為參考。最??后,使用每個(gè)用戶(hù)得分的平均分作為他們的最終的影響力評(píng)分。圖3-4展示了不??同方法在t〇p-/t影響力用戶(hù)發(fā)現(xiàn)的通過(guò)人工判斷的平均得....



本文編號(hào):4001659

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