一种融合LDA与CNN的社交媒体中热点舆情识别方法

【目的/意义】热点舆情识别对社交媒体监管有重要意义，已有方法大多基于语义分析和社会网络分析技 术，忽略了信息传播中隐含的动态时序信息。【方法/过程】本文利用卷积神经网络，提取热点舆情在社交网络中的 多层次传播特征；然后与主题分析模型相结合，设计了热点舆情识别方法。本方法利用了舆情热度与其传播过程 间的潜在关联，摆脱了对语义信息和社会网络信息的过度依赖，适用于历史数据匮乏或缺失的识别场景。【结果/结 论】实验表明，本方法显著提升了热点舆情的识别精确度，具有一定适应性和可扩展性。