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中文公众事件信息熵计算方法
引用本文:靳锐,张宏莉,张玥,王星.中文公众事件信息熵计算方法[J].软件学报,2016,27(11):2855-2869.
作者姓名:靳锐  张宏莉  张玥  王星
作者单位:哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001,哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)(2013CB329602);国家自然科学基金(61202457,61472108,61402149)
摘    要:随着中文社交网络的发展(特别是微博的兴起),互联网中文公众事件越来越深刻地影响现实社会的生产和生活.由于缺乏有效的技术手段,信息处理的效率受到了限制.提出了一种公众事件信息熵的计算方法,其基本思想是:首先,对公众事件信息内容进行建模;然后,以香农信息论为理论基础,对公众事件的多维随机变量信息熵进行计算.这为互联网公众事件的定量化分析提供了一个重要的技术指标,为进一步的研究工作打下基础.

关 键 词:社会计算  公众事件  香农信息论  信息熵  最大熵理论
收稿时间:2015/2/17 0:00:00
修稿时间:5/8/2015 12:00:00 AM

Calculation Method of Chinese Public Event Information Entropy
JIN Rui,ZHANG Hong-Li,ZHANG Yue and WANG Xing.Calculation Method of Chinese Public Event Information Entropy[J].Journal of Software,2016,27(11):2855-2869.
Authors:JIN Rui  ZHANG Hong-Li  ZHANG Yue and WANG Xing
Affiliation:School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China,School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China,School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China and School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China
Abstract:With the proliferation of the Chinese social network (especially the rise of weibo), the productivity and lifestyle of the country''s society is more and more profoundly influenced by the Chinese internet public events. Due to the lack of the effective technical means, the efficiency of information processing is limited. This paper proposes a public event information entropy calculation method. First, a mathematical modeling of event information content is built. Then, multidimensional random variable information entropy of the public events is calculated based on Shannon information theory. Furthermore, a new technical index of quantitative analysis to the internet public events is put forward, laying out a foundation for further research work.
Keywords:social computing  public event  Shannon information theory  information entropy  principle of maximum entropy
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