一种融合LDA与CNN的社交媒体中热点舆情识别方法 |
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引用本文: | 肖 倩,谢海涛,刘平平.一种融合LDA与CNN的社交媒体中热点舆情识别方法[J].情报科学,2019,37(11):27-33. |
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作者姓名: | 肖 倩 谢海涛 刘平平 |
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摘 要: | 【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。
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