【摘 要】
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微博是舆情分析系统的重要数据来源。微博舆情主题演化能够从微博文本流中抽取出舆情主题,并发现舆情主题随时间的演化趋势,帮助用户快速准确地理解舆情主题的脉络结构、跟踪
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微博是舆情分析系统的重要数据来源。微博舆情主题演化能够从微博文本流中抽取出舆情主题,并发现舆情主题随时间的演化趋势,帮助用户快速准确地理解舆情主题的脉络结构、跟踪主题的发展情况,对于政府进行舆情管控以及企业进行商情挖掘都有着十分重要的意义。本文结合微博文本的特点以及微博舆情主题演化的规律,提出一个基于维基语义聚类的微博舆情主题演化模型,从舆情主题的内容和强度两个方面描述微博舆情主题的演化情况。首先,针对所研究的问题,本文对国内外的有关研究现状进行学习和总结,并且对所提模型基于的理论基础和技术基础进行详细的探究,主要是对文本聚类技术、基于维基百科的语义应用和主题演化技术做了深入的探讨,目的是在已有研究的基础上提出本文的研究方法。其次,主题提取是主题演化的前提,本文提出基于维基百科的微博舆情主题提取和表示方法。该方法引入维基百科作为微博文本特征词的语义背景,结合使用维基百科链接结构和主题页面辅助计算微博文本间的语义相似度,改进传统的K-means文本聚类算法,用来对时间片内微博文本集进行聚类处理,得到主题类簇,并提取核心特征词和重要微博文本描述每个类簇所代表的舆情主题。然后,使用基于主题间相似度的主题内容度量方式,来计算相邻时间片主题间的演化关系,绘制主题内容演化图;提出基于微博热度的主题强度度量方式,用来刻画舆情主题强度的演化,绘制主题强度趋势演化图。最后,在微博文本数据集上进行了实证分析,验证本文所提模型的有效性。
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