基于能量优化的微博用户转发行为预测

微博用户转发行为预测是微博社交网络消息扩散模型构建的基础,在舆情监控、市场营销与政治选举等领域有着广泛的应用.为了提高用户转发行为预测的精度,本文在MRF（Markov Random Field）能量优化框架下综合分析了用户属性与微博内容特征、用户转发行为约束、群体转发先验等因素对用户转发行为的影响,并在逻辑回归模型的基础上构造了相应的能量函数对用户转发行为进行了全局性的预测.实验结果表明,微博用户转发行为不仅取决于用户属性、微博内容等特征,而且也受到用户转发行为约束、群体转发先验等因素不同程度的影响.相对于传统算法,本文算法可以更准确地对用户转发行为进行建模,因而可获得更好的预测结果.     

基于有意义串聚类的微博热点话题发现方法

针对微博数据特征稀疏、内容碎片化的特点,提出一种基于有意义串聚类的热点话题发现方法。结合重复串计算、上下文邻接分析和语言规则过滤多种策略,提取能够表达独立完整语义的有意义串,并将微博数据建模在相对较小的有意义串空间,通过聚类产生候选话题,根据热度排序发现热点话题。微博数据实验结果表明,该方法在一定程度上实现对微博高维稀疏空间的降维,对于微博空间的热点话题发现有效可行。     

基于正文和评论交互注意的微博案件方面识别

微博案件观点所涉方面的自动识别是了解互联网社交媒体新闻舆情的重要手段,但由于微博文本形式和内容均灵活多变,传统的方面识别方法通常只利用单一的正文或评论,使微博语义理解非常有限。针对涉案微博文本的方面识别问题开展研究,提出一种基于正文和评论交互注意的案件方面识别方法,通过融合社交媒体的上下文信息,实现对案件观点所涉方面的识别。首先基于Transformer框架对正文和评论分别进行编码;然后基于交互注意力机制,实现正文信息和评论信息的融合,并基于融合后的特征实现对评论文本案件方面的识别;最后基于12个案件构建的微博数据集进行实验,实验结果表明,采用交互注意力机制融合微博正文信息和评论信息可以显著提升案件方面识别的准确率,证明了所提方法的有效性。     

一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类

本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取。构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类。主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找更佳的微博文本情感分类预处理方法。并与酒店评论情感分类结果对比、分析,发现影响微博情感分类性能的原因。实验结果表明,二次特征提取方法在分类上取得更高的F1。实验最佳的分类预处理方式是"表情符号+标点符号+二次情感特征提取+BOOL值"。同时发现,朴素贝叶斯在酒店评论情感分类取得更高的分类性能,主要是微博评价对象多样化造成的。     

Twitter中重复消息的分析和处理

Twitter已经成为微博中的代表性应用,但是通过分析发现twitter上的消息（推文）有很多完全一致或相似,这对后续对推文的分析和存储都带来很大的问题。为了处理这些内容完全一致或相似的消息（推文）,针对推文特有的短文本的特点,基于规则处理完全一致的推文,采用simhash的方法来处理相似性的推文。实验采用实际抓取的240万条推文数据进行分析和处理,分别对中文和英文的推文重复情况进行了分析,实验结果发现重复的推文占总推文的10%左右。     

基于隐主题分析的中文微博话题发现

针对高维、稀疏的中文微博数据, 提出一种多步骤的新闻话题发现方法。首先结合微博的传播特点, 选取出不同时间窗口中具有较高新闻价值的微博文本; 再利用隐主题模型挖掘微博内容中隐含的主题信息, 并在此基础上进行文本聚类; 最后使用频繁项集挖掘技术获取话题关键词集合。该算法能够较好地实现对中文微博数据的降维与话题发现。真实的微博数据集实验结果验证了该方法的有效性。     

基于MB-LDA模型的微博主题挖掘

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.     

融合热点话题的微博转发预测研究

微博转发行为是实现信息传播的重要方式,微博转发预测对微博影响力分析、微博话题分析具有重要价值。现有微博转发预测研究大多围绕消息属性、用户属性等微博自身特征,该文提出融合热点话题的微博转发预测方法,对背景热点话题内容和传播趋势对用户转发行为的影响进行量化分析,提出融合背景热点信息的转发兴趣、转发活跃度、行为模式等特征,并基于分类算法建立了面向热点话题相关微博的转发预测模型,在真实数据上的实验结果表明,该方法的预测准确性达到96.6%,提升幅度最高达到12.14%。     

微博网络测量研究

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.     

微博情感分析综述

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大。微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等,常用的情感分析方法有基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。随着注意力机制在NLP领域的广泛使用,很多研究者开始将注意力机制融合到深度学习模型中进行情感分析,这使得情感分析的准确率得到了很大的提升。谷歌提出的BERT模型本质上也是基于注意力机制实现的,BERT模型在情感分析领域取得了突破性的进展。