【摘 要】
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互联网已成为广大的高校大学生表达自我、宣泄情感最主要的平台之一。想要了解大学生的内心世界并更好的引导大学生发展,进行大学生的网络行为研究是非常有必要的。本文尝试
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互联网已成为广大的高校大学生表达自我、宣泄情感最主要的平台之一。想要了解大学生的内心世界并更好的引导大学生发展,进行大学生的网络行为研究是非常有必要的。本文尝试通过对大学生网络书写纹的识别研究、基于个体作者网络书写纹的话题挖掘研究和基于作者-书写纹-话题的可视化研究来展开对大学生的网络行为研究,并在华中师范大学BBS论坛——博雅论坛上收集了大量帖子作为实验数据进行相关实验。网络书写纹是指用户在网络文字中留下的具有独特写作风格的特征集合,就像人的指纹一样是可以标记作者写作特征的独一无二的标识。因此,利用此技术可以有效的处理网络的匿名性在进行大学生网络行为的研究过程中所造成的不便。本文设计了一种能在大量作者情况下对中文网络书写纹进行识别的集成学习算法模型——基于K折交叉验证的多项式朴素贝叶斯多分类器模型。根据实验验证,在大量作者的同一数据集情况下,相对于已经广泛使用的其他分类识别算法,基于K折交叉验证的多项式朴素贝叶斯多分类器模型具有明显的优势。基于个体作者网络书写纹的话题挖掘研究是对大学生网络行为研究的重要技术,它能挖掘出每个大学生所热衷的话题并得到其所参与的话题概率分布,从而走进他们内心的世界。本文构造了基于作者-书写纹-话题的中文文本话题挖掘模型。根据实验验证,该模型能较有效的挖掘出实验文本的相关话题及关键词,并能进一步挖掘出每个作者的话题概率分布。基于文本的可视化技术是近年来的研究热点。本文设计并构造了基于作者-书写纹-话题的可视化模型,清楚的展示了基于作者-书写纹-话题的中文文本话题挖掘模型中所得到的关于大学生作者、话题与话题关键词的相关结论。极大的提高了作者-话题中文网络文本挖掘模型的可理解性。
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