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1.
微博网络测量研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着移动通信和Web技术的不断突破,以微博为代表的在线社会网络在中国广泛发展起来,越来越多的人开始使用微博进行信息分发和舆论传播.为了了解中国微博网络中的拓扑结构特征和用户行为特征等内在信息,对国内最大的微博系统——新浪微博——开展了主动测量,并结合已有的在线社会网络测量结果,对新浪微博的网络拓扑和用户行为特征进行了分析和比较.主要发现包括:1)新浪微博网络具有小世界特性;2)新浪微博网络的入度分布属于幂次分布,而出度分布表现为某种分段幂率函数;3)与类似社会网络相比,新浪微博网络的出入度不具有相关性;4)新浪微博网络属于同配网络;5)新浪微博用户发博时间具有明显的日分布和周分布模式;6)新浪微博用户博文数目分布表现为威布尔分布;7)新浪微博用户博文的转发和评价行为具有很强的相关性,且博文转发概率要高于评价概率.这些测量研究和发现不仅有助于设计出符合中国微博网络结构特征的数学模型和计算模型,也是实现对微博舆论的监测、引导、控制等方面的重要依据和基础.  相似文献
2.
个性化微博推荐算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
微博不同于传统的社会网络和电子商务网站,存在用户活跃程度低,微博数据稀疏和用户兴趣动态变化等特点,将传统推荐算法应用于微博推荐时,效果并不理想。提出了一种基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,对用户进行个性化微博推荐。该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法,以微博对的形式提取微博系统中的隐式信息,对这些微博对进行学习,从而得到用户对不同微博的兴趣值。根据每条微博发出的时间,估计每条微博对的可信度。发出时间越接近的微博对,它的可信度就越高,并且对用户的兴趣值影响就越大。在新浪微博的真实数据上进行实验和评测,结果表明该基于贝叶斯个性化排序的微博推荐算法相比于对比算法,在进行微博推荐时有更好的效果。  相似文献
3.
一种中文微博新闻话题检测的方法   总被引:3,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
微博的迅猛发展带来了另一种社会化的新闻媒体形式。提出一种从微博中挖掘新闻话题的方法,即在线检测微博消息中大量突现的关键字,并将它们进行聚类,从而找到新闻话题。为了提取出新闻主题词,综合考虑短文本中的词频和增长速度而构造复合权值,用以量化词语是新闻词汇的程度;在话题构造中使用了上下文的相关度模型来支撑增量式聚类算法,相比于语义相似度模型,其更能适应该问题的特点。在真实的微博数据上运行的实验表明,本方法可以有效地从大量消息中检测出新闻话题。  相似文献
4.
基于机器学习的中文微博情感分类实证研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
使用三种机器学习算法、三种特征选取算法以及三种特征项权重计算方法对微博进行了情感分类的实证研究。实验结果表明,针对不同的特征权重计算方法,支持向量机(SVM)和贝叶斯分类算法(Nave Bayes)各有优势,信息增益(IG)特征选取方法相比于其他的方法效果明显要好。综合考虑三种因素,采用SVM和IG,以及TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)作为特征项权重,三者结合对微博的情感分类效果最好。针对电影领域,比较了微博评论和普通评论之间分类模型的通用性,实验结果表明情感分类性能依赖于评论的风格。  相似文献
5.
MB-SinglePass:基于组合相似度的微博话题检测   总被引:2,自引:1,他引:1  
话题检测技术在传统媒体的研究中取得了较好的效果。探讨了针对微博类的新型媒体短文本对象话题检测技术的优化及性能评价。基于微博中联系人存在的关注和粉丝等结构化信息、帖子之间转发评论等内在关联关系,提出了针对微博的MB-SinglePass话题检测算法。该算法除了考虑微博上述特点之外,还针对短文本特征稀疏的问题,利用同义词典,引入了微博特征扩展技术,丰富了特征信息。同时,针对单一使用余弦相似度、雅各比相似度和语义相似度的不足,采用了组合相似度策略。相较传统算法,MB-SinglePass算法在新浪微博实测数据集上取得了更好的性能。另外,针对相似度策略的对照实验说明采用组合相似度的效果优于单一相似度。  相似文献
6.
中文微博命名实体识别   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
微博这一媒体形式的迅速发展为命名实体识别提供了一个新的载体.根据微博文本的特点,提出针对中文微博的命名实体识别方法.首先,对微博文本做规范化处理,消除由于微博表达不规范造成的干扰;在建立中文人名库、常用地点库等知识库的基础上,选取适合微博的特征模板,使用条件随机场方法进行实体识别;同时,将正确的识别结果添加到知识库中以提升识别效果.在真实微博数据上的实验表明,该方法能够有效地完成中文微博的命名实体识别任务.  相似文献
7.
基于信息数据分析的微博研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
王晶  朱珂  汪斌强 《计算机应用》2012,32(7):2027-2029,2037
近年来随着微博信息传播力和组织能力的突显,微博吸引了各美学者的关注.对当前基于信息数据分析的微博研究进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法,总结了国内外围绕微博信息传播三大构件所取得的主要研究成果.最后探讨了未来在微博网络管控方面相关工作.  相似文献
8.
浅析微博实名制   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文通过事实和法律两方面分析微博实名制的必要性和可行性,分析了现行微博实名制在实施中遇到的问题,为微博实名制的完善提出自己的建议。  相似文献
9.
基于MB-LDA模型的微博主题挖掘   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着微博的日趋流行,Twitter等微博网站已成为海量信息的发布体,对微博的研究也需要从单一的用户关系分析向微博本身内容的挖掘进行转变.在数据挖掘领域,尽管传统文本的主题挖掘已经得到了广泛的研究,但对于微博这种特殊的文本,因其本身带有一些结构化的社会网络方面的信息,传统的文本挖掘算法不能很好地对它进行建模.提出了一个基于LDA的微博生成模型MB-LDA,综合考虑了微博的联系人关联关系和文本关联关系,来辅助进行微博的主题挖掘.采用吉布斯抽样法对模型进行推导,不仅能挖掘出微博的主题,还能挖掘出联系人关注的主题.此外,模型还能推广到许多带有社交网络性质的文本中.在真实数据集上的实验表明,MB-LDA模型能有效地对微博进行主题挖掘.  相似文献
10.
基于HRank的微博用户影响力评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对微博社交网络平台中的用户影响力评价问题,提出了一种基于HRank的评价算法.该算法将评价科学家科研绩效影响力的判定参数H指数引入进来,构造出能反映用户影响覆盖度的粉丝H指数和用户微博受追捧程度的微博被转发H指数,以分别表征用户的静态特征和在微博平台上的动态行为特征.在此基础上,结合粉丝H指数和微博被转发H指数构建出对用户影响力进行综合评价的HRank模型.粉丝数与用户影响力的相关性不是很强,同样数据集下相对PageRank,HRank用户影响力模型与新浪用户影响力官方排名更为接近,可有效实现对微博用户影响力的客观评判.  相似文献
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