网络热门话题的跟踪建模与检测分析

网络热门话题的跟踪对社会稳定、国家安全具有重要作用,针对传统网络热门话题跟踪模型误差大的缺陷,提出改进神经网络的网络热门话题的跟踪和检测模型。首先对网络热门话题的跟踪和检测现状进行分析;然后收集网络热门话题相关数据,采用神经网络对网络热门话题的跟踪进行建模,实现网络热门话题的检测,并对神经网络的局限性进行改进;最后采用具体网络热门话题的跟踪和检测实验对模型的有效性进行测试,与其他网络热门话题的跟踪和检测模型相比,改进神经网络提高了网络热门话题的跟踪精度,降低了网络热门话题的检测错误率,可以为网络舆情管理者提供可靠的信息。     

基于网络社交媒体的子话题检测技术综述

在当前多种平台崛起的互联网背景下，与传统媒体相比，网络社交媒体中的数据具有传递速度快、用户参与度高、内容覆盖全等特点，其中存在着人们关注并发布评论的众多话题，而一个话题的相关信息中可能存在更深层次、更细粒度的子话题，针对该问题进行基于网络社交媒体的子话题检测技术的研究，这是一个新兴且不断发展的研究领域。通过社交媒体获取话题及子话题信息并参与讨论，这一方式正全方位、深层次改变着人们的生活，但是该领域技术还不成熟，且相关研究在国内尚处于起步阶段。首先，简述网络社交媒体中子话题检测的发展背景和基本概念；其次，将子话题检测技术分为七大类，对每类方法均加以介绍、对比和总结；然后，将子话题检测方式分为在线检测和离线检测两种方式，并将这两种方式进行对比，列举通用技术及两种方式下的常用技术；最后，概括了该领域当前不足及未来发展趋势。     

天机云锦用在我 翻来覆去皆成文——话题作文“桥”教学实录

师：同学们，我们刚刚学习了我国著名桥梁专家茅以升的《中国石拱桥》，并让大家下去搜集有关桥的资料，你们搜集了吗？     

小工说事儿

正Hi,大家好,我是小工,是咱们《工程机械与维修》编辑部的新成员。大家在欣赏杂志的同时是否猜想过每期杂志、每篇文章背后的故事呢?接下来,每期就由我为大家带来杂志制作背后的故事。狂人知源好了,欢迎大家观看新一期的小工说事儿,本期的第一个环节依旧是试驾狂人篇。都说走进一个人的内心,要看他属于哪种人。     

浅谈抗衰老产品的发展

自古以来人类为了探索生物体衰老的奥秘,已经开展了大量的研究,但是至今人类为什么会衰老,如何抵御衰老进程,依然是人们关注的永恒话题。而富足的生活和文明程度的提高,也为抗衰老化妆品市场的拓展提供了巨大的空间。     

《华西都市报》“华西评论”的特色分析——以“今日话题”栏目为例

"今日话题"是"华西评论"的一个互动栏目。本文主要围绕"今日话题"选题范围广、题材类型多、评论风格平民化、评论篇幅短小、立言意识强等几大特色,结合随机选择的两个月的评论文章来具体分析,并反思其存在的不足。     

话题讨论:对于有小偷小摸行为的员工应该怎么处理?

<正>事由:前段时间,我的店里搞了不少促销活动,我发现有员工私下里悄悄地把店里的赠品拿回了家,对此我一再明确地提出警告,并对各类赠品也加强了管理,可是回想起来我还是觉得很生气。面对员工的这种不良行为,我该怎么办?这样的员工以后还能继续信任、留用吗?——重庆市大足区某眼镜店店长小张观点1:严肃制止不妨开除以儆效尤那些随意拿取公司物品的员工并不认为他们是在偷东西,而是把这些当作是公司的另一种福利,认为那是他们     

《奔跑吧兄弟》电影:综艺节目上银屏惹争议

@南都娱乐周刊:《奔跑吧兄弟》电影上映三天票房超过2.2亿。这部小成本仅耗时五天便拍摄完成的综艺节目衍生品、一边收获高票房,一边被影评人质疑市场饥不择食,产品本身粗制滥造。至此,电影院已不仅仅是上映"电影"的地方,也可以是针对粉丝的将话题性节目、名人转换成产品的展示场所。@扑弦清唱一首歌:虽然很喜欢《奔跑吧兄弟》,也非常喜欢兄弟七人,也着实很期待电影     

基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。