【摘 要】
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舆情事件中用户行为直接决定了舆论导向,研究用户行为特征与影响力对于舆情监测有着重要意义.对“长春长生疫苗事件”中的微博用户行为特征进行统计分析,结合机器学习中的朴
【机 构】
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中南财经政法大学统计与数学学院,湖北武汉430073;湖北经济学院信息管理与统计学院,湖北武汉 430205;中南财经政法大学 统计与数学学院,湖北 武汉 430073
【出 处】
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湖北经济学院学报（人文社会科学版）
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舆情事件中用户行为直接决定了舆论导向,研究用户行为特征与影响力对于舆情监测有着重要意义.对“长春长生疫苗事件”中的微博用户行为特征进行统计分析,结合机器学习中的朴素贝叶斯分类器对舆情文本数据进行情感分析,建立实时影响力模型对微博用户行为的影响力进行实证研究.结果表明,微博用户行为中转发行为相比于点赞、评论,更具有影响力.用户情感倾向极性越大,传播的影响力越大,而且情感极性为负向的博文比正向的博文传播更快,影响力更大.
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