EDM:高效的微博事件检测算法

微博数据具有实时动态特性,人们通过分析微博数据可以检测现实生活中的事件。同时,微博数据的海量、短文本和丰富的社交关系等特性也为事件检测带来了新的挑战。综合考虑了微博数据的文本特征(转帖、评论、内嵌链接、用户标签hashtag、命名实体等)、语义特征、时序特性和社交关系特性,提出了一种有效的基于微博数据的事件检测算法(event detection in microblogs,EDM)。还提出了一种通过提取事件关键要素,即关键词、命名实体、发帖时间和用户情感倾向性,构成事件摘要的方法。与基于LDA(latent Dirichlet allocation)模型的事件检测算法进行实验对比,结果表明,EDM算法能够取得更好的事件检测效果,并且能够提供更直观可读的事件摘要。     

基于HRank的微博用户影响力评价

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。     

基于特定领域的中文微博热点话题挖掘系统BTopicMiner

随着微博应用的迅猛发展,自动地从海量微博信息中提取出用户感兴趣的热点话题成为一个具有挑战性的研究课题。为此研究并提出了基于扩展的话题模型的中文微博热点话题抽取算法。为了解决微博信息固有的数据稀疏性问题,算法首先利用文本聚类方法将内容相关的微博消息合成为微博文档;基于微博之间的跟帖关系蕴含着话题的关联性的假设,算法对传统潜在狄利克雷分配(LDA)话题模型进行扩展以建模微博之间的跟帖关系;最后利用互信息(MI)计算被抽取出的话题的话题词汇用于热点话题推荐。为了验证扩展的话题抽取模型的有效性,实现了一个基于特定领域的中文微博热点话题挖掘的原型系统——BTopicMiner。实验结果表明：基于微博跟帖关系的扩展话题模型可以更准确地自动提取微博中的热点话题,同时利用MI度量自动计算得到的话题词汇和人工挑选的热点词汇之间的语义相似度达到75%以上。     

基于转发评论的微博语义扩充和分类方法

为了对微博用户、微博文本和微博评论进行分析和研究,提出了一种基于转发评论的微博语义扩充和分类方法.首先在对微博用户类型分析的基础上将微博分为6种类型;然后以信息发布型微博为研究对象,提出了微博评论选择算法,筛选出微博有效评论;再利用基于转发评论的微博语义扩充和分类(comment-based microblog's semantic expansion and classification,CBMSEC)方法,将微博有效评论信息补充进微博语义,改善微博数据稀疏的问题,提高微博的分类性能.     

面向电力领域的微博评论情感分析

目前对微博评论的研究主要聚焦在影视、购物等非电力领域,而对电力领域的研究相对较少.因此在影视等领域的研究基础上,根据电力行业的特性,将评论进行预处理后,建立评论关系树,使用动态扩展情感词典和基于支持向量机的方法,建立情感极性判别规则,进行情感极性分析.经实验验证,生成评论关系树后,扩展情感词典和支持向量机两种方法在电力领域的正确率均得到了明显的提升.     

化妆品广告词的创意设计

以女性消费心理为依据,对优秀的化妆品广告词进行实例分析,从中归纳整理出化妆品广告词创意设计的６种方法,以期对化妆品广告词的设计有所帮助。     

基于核心标签的可重叠微博网络社区划分方法

针对传统微博社区发现算法内聚低重叠度不可控制等问题,以自顶向下的策略,提出一种基于核心标签的可重叠微博社区发现策略Tag Cut.先利用用户标签的共现关系及逆用户频率对标签进行加权,并基于标签之间的内联及外联关系并将用户的标签进行扩充,然后在整体社区中提取包含某一标签的用户作为临时分组并利用评价函数评估划分的优劣,最后选出最合适的核心标签根据其对应分组与其他分组距离的远近来决定将其划分为新的分组还是并入其他分组.用此策略反复迭代直到满足要求.该算法划分的组由若干个拥有核心标签的分组组成且综合利用微博用户已声明的及隐含的兴趣、用户之间的关注规律、结果的实用性对划分结果进行修正.经真实数据实验表明该方法内聚高社区重叠度可控且拥有实际意义.     

Can consumers be persuaded on brand microblogs? An empirical study

Building upon the persuasion theory in the social psychology literature, this study investigates how companies can use microblogging services to influence consumers’ participation and brand loyalty. We develop and empirically test our research model using an online survey in China. Our findings show that persuasion factors, including information quality, perceived similarity, and source credibility, increase community commitment. Perceived similarity and source credibility exhibit bias effects on information quality. Community commitment affects participation and brand loyalty, which is also influenced by participation. We expect that this research can contribute to the existing literature and provide marketers with important practical suggestions.     

微博舆论的演变机制及实证分析

从时间维度刻画了微博舆论的演变过程，分别是萌芽期、形成期、爆发期、高潮期和消退期，分析了各个阶段的形成动因。以“三亚宰客门”为例，详细分析了微博舆论的演变过程，提出了微博舆论的应对策略。     

基于特征扩展的微博短文本流热点话题检测方法

随着社交网络和互联网的飞速发展,产生了大量的微博短文本流数据。及时发现微博文本流中热点话题,对话题推荐和舆情监测等有重要作用。为了解决微博短文本特征稀疏问题,利用微博评论对微博进行特征扩展,提出了一种基于特征扩展的微博短文本流热点话题检测方法（Feature extension-based hot topic detection, FE-HTD）。首先利用评论用户的影响力以及评论文本的点赞数筛选评论文本,并使用词共现和词频-逆文档频率（Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF）方法从选取的评论文本中抽取特征词完成对微博文本的特征扩展;然后计算微博文本流的词对速度、词对加速度,并根据点赞数、评论数计算微博文本强度,结合词对加速度与微博文本强度定义突发特征;最后,根据突发词对的速度确定可变长的热点话题窗口范围,通过聚类得到窗口中热点话题的主题结构。实验中,将所提算法与基于文本的话题检测（Text-based topic detection, T-TD）和基于突发词的话题检测（Burst words-based topic detection, BW-TD）进行对比实验。结果表明,本文算法FE-HTD准确率达76.4%,召回率达78.7%,与对比算法T-TD和BW-TD相比提高了10%。