基于改进主题模型的微博短文本情感分析研究

信息时代,社交媒体发展异常迅速,微博、微信等社交平台受到了广大网友的喜爱和关注。微博社交平台发布的信息文本相对较短,传播速度快,更新速度快,越来越多的网民在微博平台上表达个人意见和想法。但是,微博短文本的信息较为分散,上下文内容联系不紧密,分析微博短文本情感态度的过程中常常存在一定阻碍和问题。基于此,重点研究了基于改进主题模型的微博短文本情感分析,希望可以深入挖掘质量更高的情感主题。     

基于词典的中文微博情绪识别

微博等社交媒体已成为表达个人情绪和感受的重要平台。自动分析微博文本表达的情绪对于迅速了解大众情绪走向以及调节个人情绪有着重要的意义。文中首次针对中文微博中的情绪进行自动分析,识别微博表达的喜、哀、怒、惧情绪。提出以词典为依据的基于规则的方法,通过实验详细分析了中文情绪词典在社交媒体文本分析中的现状,讨论了存在的主要问题。并深入讨论了微博中情绪表达的语言特点,为建立高精度的情绪分析系统提供了依据。     

微博

咕咚咚咚呛：圣诞节已经过了,元旦又要来咯~问：2014年有什么愿望呢？答：瘦成一道闪电。6分钟前来自新浪微博举报转发收藏评论（1）Forever-Memory_FM：我已经被你闪到了。（4分钟前）回复John_Guo：矛盾的年轻人,智能移动终端泛滥,位置社交等移动客户端也普遍存在于每一部手机。照镜子发微博、吃饭发微博、连睡觉都要发微博,有人开始拒绝微博,从而对微信等社交圈较小的客户     

基于用户质量的微博社区博主影响力排序算法

微博特有的移动终端轻博客发布与交互模式,使其迅速成为使用范围最大、影响力最大的社交媒体。新浪中文微博现有超过3亿用户,发展最为迅速,中文微博和其他微博相比具有独特性,一些大“V”博主的影响力堪比电台电视。通过分析微博的网络结构特征,总结出微博相对于其他传统社会载体的特性。利用PageRank算法的思想,设计了基于用户质量的User Impack Rank（UIR）排序算法。UIR算法通过用户相对微力值和用户相对链接质量对各博主的影响力进行动态的评估。在一个活跃的微博社区数据集上进行了全面的实验,实验结果显示了UIR算法能更加准确和客观地对用户的影响力进行排序,并且能有效地消除僵尸粉丝对排序的影响。     

一种新的考虑注意力机制的微博谣言检测模型

随着社交媒体的迅速发展,谣言通过社交媒体迅速传播,识别社交媒体网络上的谣言是社交网络研究中一个至关重要的问题.本文提出了一种新的考虑注意力机制的微博谣言检测模型,考虑到卷积神经网络(CNN)提取到的特征对输出结果影响力问题,在经典的文本卷积神经网络(Text CNN)上引入了注意力机制,通过CNN中的卷积层学习微博窗口的特征表示,再根据每个特征表示对输出结果的影响力不同通过注意力机制赋予不同的权重来进行谣言事件的检测.研究结果表明,本文提出的微博谣言检测模型准确率达到了96.8%,并且在召回率和F1值上也有提升,即本文提出的新的微博谣言检测模型具有更好的谣言识别能力.     

实时个性化微博推荐系统

目前很多社交网络服务对用户的个性化需求考虑得不充分,并且社交网络服务由于需要处理海量数据而难以保障服务的实时性。为了实时响应用户在微博推荐中的个性化请求,提高推荐的效率和质量,提出了一种基于LDA主题模型和KL散度相结合的RPMPS微博推荐模型。RPMPS推荐模型不但通过文档-主题概率分布矩阵获得了用户信息与待推荐微博的主题相似性,而且还通过文档-词来对词频概率进行统计,从而获得用户信息与待推荐微博的内容相似性。最后,基于RPMPS推荐模型构建实时个性化微博推荐系统,并在数据处理过程中对微博进行过滤以缩短系统的响应时间。通过真实数据集验证了系统可较好地满足用户的实时个性化需求。     

腾讯微博的内容生成模式分析

随着Web 2.0 时代网络技术的快速发展,社交类网站用户大规模增加。该文选取腾讯微博近两万名用户,抓取了他们所有的微博数据,对腾讯微博的用户内容生成模式进行分析和研究。我们从微博用户贡献分析、基于时间的用户活跃度分析以及微博影响三个角度出发,对微博的数量、微博的原创与转发、微博发布的周模式与日模式、微博转发影响力以及对影响微博转发的因素进行研究。总结出微博用户内容生成的一些特点,如用户内容贡献呈现一种“90-10”规则,不同类型的用户有着不同的“微博风格”,微博用户每日微博发布数有着明显的周模式与日模式等。相关分析结论对于进一步深化研究微博的用户内容生成模式具有一定参考意义。     

微博轶事

你的徽博血型是什么 微博血型,指的是微博用户在使用微博进行网络交际时,表现出来的性格特征和用户行为。大致可以分为“自我表达型”、“社交活跃型”、“讨论参与型”、“八卦偷窥型”等4种不同的性格类型。微博控,你是哪种血型？     

微博社交网络社区发现方法研究

基于分析微博社交网络用户之间关系,提出了一种适用于微博的社区发现方法。实验表明这种方法能够有效地发掘微博社交网络中的社区结构。     

神技＋神器玩转腾讯微博

微博是现在网上最火的社交工具，几乎每个网虫都有自己的微博。有关新浪微博的使用技巧和工具，PCD已有不少介绍，而很多Q迷御用的微博其实是腾讯微博，因为它和QQ的整合度非常高，很容易上手和使用。也由于同样原因，大家都忽视了玩转腾讯微博的技巧和方法。那么怎么才能玩转腾讯微博呢？且看我们为大家推荐的3大神技和3大神器吧!     

新浪微博的2．0突围之困

新浪微博要从流量购买的1.0广告模式过渡到基于用户社交兴趣推荐的2.0模式，有很难跨过的坎。     

基于行为特征分析的微博恶意用户识别

近年来,社交网络数据挖掘作为物理网络空间数据挖掘的一大热点,目前在用户行为分析、兴趣识别、产品推荐等方面都取得了令人可喜的成果。随着社交网络商业契机的到来,出现了很多恶意用户及恶意行为,给数据挖掘的效果产生了极大的影响。基于此,提出基于用户行为特征分析的恶意用户识别方法,该方法引入主成分分析方法对微博网络用户行为数据进行挖掘,对各维度特征的权重进行排序,选取前六维主成分特征可以有效识别恶意用户,主成分特征之间拟合出的新特征也能提升系统的识别性能。实验结果表明,引入的方法对微博用户特征进行了有效的排序,很好地识别出了微博社交网络中的恶意用户,为其他方向的社交网络数据挖掘提供了良好的数据清洗技术。     

基于微博的时空事件识别研究

微博是一种社交网络服务,它主要基于用户的关注关系进行信息分享和传播,具有时效性强、传播迅速等特点。将微博看成是反映城市动态的一类感知器,从识别微博的主题入手,检测微博中反映的时空事件。为此,首先提出了一种用于分析微博主题的主题模型ST-LDA,并应用该模型将具有语义相似性、时空聚集性的微博归属于同一主题下;然后给出了从主题中检测时空事件的方法。基于真实的新浪微博数据进行实验,结果表明此方法比基于LDA的方法、基于TimeLDA的方法在事件识别上有更高的查全率和查准率。     

基于权重微博链的改进LDA微博主题模型

社交网络尤其是微博中含有大量的短文本。 短文本不同于传统的文本,其携带的语义特征信息密度低,很难对其进行准确地主题挖掘。针对这一问题,提出根据微博发布时间与原创、转发、评论微博等社交行为信息分配权重,使用背景知识丰富语义特征的微博链结构与基于此改进的LDA主题模型。实验结果表明,相比于标准的LDA模型,本模型的Perplexity值更低,即具有较低的预测不确定度。     

将Windows 8人脉与新浪微博联系起来

很多朋友已经开始使用Windows 8,其中的社交网络提供了Facebook和Twitter的选择,但对于国内用户而言,显然只是一个鸡肋,他们使用的更多还是新浪微博。其实,我们可以考虑Windows 8人脉与新浪微博联系起来,这样就可以更加方便的查看好友动态:     

微博网络信息传播研究综述

微博作为一种新型的社交网络平台, 以其使用方式便捷、传播迅速、交互性强等特点, 在信息分发和舆论传播方面发挥了非常重要的作用。简要介绍了微博的相关机制, 分析了微博信息的传播特征以及影响信息传播的三大因素, 对目前研究所使用的信息传播模型进行了分类, 重点综述了基于传播过程的模型、基于影响力的模型以及基于转发因素的模型, 并对这三类模型的优缺点作了比较分析, 提出了该领域的研究方向和目标。     

基于Python的新浪微博数据爬虫

目前很多的社交网络研究都是采用国外的平台数据,而国内的新浪微博没有很好的接口方便研究人员采集数据进行分析。为了快速地获取到微博中的数据,开发了一款支持并行的微博数据抓取工具。该工具可以实时抓取微博中指定用户的粉丝信息、微博正文等内容;该工具利用关键字匹配技术,匹配符合规定条件的微博,并抓取相关内容;该工具支持并行抓取,可以同时抓取多个用户的信息。最后将串行微博爬虫工具和其并行版本进行对比,并使用该工具对部分微博数据作了一个关于流感问题的分析。实验结果显示:并行爬虫拥有较好的加速比,可以快速地获取数据,并且这些数据具有实时性和准确性。     

基于相似度的微博社交网络的社区发现方法

作为一种新兴的社交媒体,微博由于其信息的简短性、实时性和公开性,在短短4年内已积累数以亿计的用户并且数量还在迅速增长,由此带来的社会影响日益广泛.对微博用户关系网络进行社区发现具有重要的理论和实际意义.根据微博网络的有向性及建立关注关系的随意性等特点,提出一种基于共同关注和共同粉丝的微博用户相似度,定义此相似度的模块化函数,依据贪心算法思想设计出基于此模块化函数最大化的社区发现方法,并在此基础上将该方法推广到具有标签信息的微博网络中.应用该方法处理了3个真实的微博用户关系网络数据,结果表明该方法可以有效地发掘微博用户关系网络中的社区结构.     

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。
     

基于意见领袖的微博生命周期预测模型研究

为了有效研究社交网络中意见领袖在新浪微博传播所起的作用及微博的生命周期和传播模式,提出了一种OLB微博传播预测模型。首先通过爬取微博数据,进行数据分析;其次,拟合出与影响力有关的四个因素的数学表达式,并通过层次分析法给出权重计算方法;最后利用计算的影响力以及转发数与相关因素的关系构建出OLB模型,从而对意见领袖传播作用及微博生命周期进行实验预测分析。仿真结果表明,在微博信息传播中意见领袖影响力与其微博的传播作用成正比例关系,通过误差分析得到四组数据的平均误差值分别为1.0%、5.0%、2.4%及5.1%,提出的OLB模型对于预测微博传播模式合理、有效。