進(jìn)入WEB 2.0以來,社交媒體給人們的生活帶來越來越多的樂趣,人們的生活已經(jīng)離不開移動互聯(lián)網(wǎng)。同時以微博為代表的社交媒體成為公眾獲取時政信息、討論社會熱點以及學(xué)習(xí)交流的重要渠道。微博以其便利性及低門檻性受到公眾的歡迎,與此同時,公眾可以通過各種終端瀏覽微博話題或者發(fā)布微博信息。一些網(wǎng)民發(fā)表自己當(dāng)時的心情與生活狀態(tài),還有一些網(wǎng)民發(fā)表自己對某些熱點話題的見解,使得微博平臺產(chǎn)生了各種各樣雜亂無章的信息。面對各種結(jié)構(gòu)的復(fù)雜信息,通過人力去發(fā)現(xiàn)熱點話題顯得不切實際。尤其是進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代以來,數(shù)據(jù)體量大,數(shù)據(jù)更新速度快以及數(shù)據(jù)的多樣性和真實性給數(shù)據(jù)挖掘帶來了一定的挑戰(zhàn)。因此,研究微博的熱點話題發(fā)現(xiàn)以及演化是一項有價值的課題。如何快速準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)整個微博空間中公眾討論的熱點話題,并探究這些話題背后的演化規(guī)律一直是相關(guān)學(xué)者的研究目標(biāo)。目前的研究存在以下不足:一是在熱點話題發(fā)現(xiàn)方面,建模前的特征選擇階段未考慮到微博的特性,提取的特征不夠精確,從而影響話題發(fā)現(xiàn)的效率;同時以往的研究中并沒有一種適合微博特征的熱點話題發(fā)現(xiàn)的框架;二是在熱點話題演化方面沒有一種結(jié)合微博話題標(biāo)簽實時地發(fā)現(xiàn)話題演化規(guī)律的模型,也沒... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

關(guān)于“微博熱點話題”的國內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)文量時間分布

第一章 緒論5圖1.2 國外“微博熱點話題”的關(guān)鍵詞分析從圖 1.2 中可以看出，最初國外學(xué)者將研究重點放在 Twitter 上，說明 Twitter 一出現(xiàn)就引起了各位學(xué)者的關(guān)注。進(jìn)入 WEB2.0 以后將研究重點轉(zhuǎn)為“社交媒體”，這個時候出現(xiàn)了中文微博，有學(xué)者開始研究中文的“文本挖掘”。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，學(xué)術(shù)界對微博的分析更偏向于語義分析（sentiment analysis），通過引入更多的機器學(xué)習(xí)方法來挖掘微博背后所含的語義信息，尤其是以狄利克雷分配為代表的主題模型得到了廣泛的應(yīng)用。最近幾年，學(xué)者們將研究重點放在了中文文本上，也就是自然語言處理

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1.3 國內(nèi)“微博熱點話題”的關(guān)鍵詞分析1.2.4 研究機構(gòu)和國家分析分析國家和機構(gòu)可以清晰地看出各個國家和機構(gòu)在某個研究領(lǐng)域的成果以及科研產(chǎn)出，從而反映這個國家和機構(gòu)在這個研究領(lǐng)域內(nèi)的研究水平、投入資源以及對科研重視程度。在 CiteSpace 中，將節(jié)點類型設(shè)置為“機構(gòu)”和“國家”，其他值為默認(rèn)值，節(jié)點越大，說明某個國家或者機構(gòu)出現(xiàn)的頻次越多，節(jié)點之間的聯(lián)系表示兩個節(jié)點之間的共現(xiàn)關(guān)系。圖 1.4 為“微博熱點話題”的國家合作網(wǎng)絡(luò)圖。圖中展示了數(shù)量在 35 以上的國家，從圖中可以看出，對微博熱點話題研究產(chǎn)生重要影響的國家是美國和中國，說明中國和美國的學(xué)者更關(guān)注對微博的研究，這兩個國家對這個領(lǐng)域的科研產(chǎn)出也是最大的。表 1.1 是“微博熱點話題”國家分布情況，本文選取了對“微博熱點話題”的發(fā)文量排名前五的國家。從國家分布表中也可以看出，美國與中國的發(fā)文量遠(yuǎn)超其他國家


本文編號：3116584