【摘 要】
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[目的]对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化.[方法]提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 北京100101;北京信息科技大学计算机学院 北京100101;北京信息科技大学计算机学院 北京100101
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[目的]对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化.[方法]提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的角度、更加客观地进行意见领袖挖掘.此外,对Transformer模型进行改造,构建社交网络传播行为预测模型MF-Transformer,利用其高度并行性和注意力机制,可以更加高效、准确地预测意见领袖的转发行为.[结果]结合意见领袖挖掘结果以及传播行为预测结果,有效预测舆情传播过程中由意见领袖构成的关键传播路径.预测结果的查全率和查准率分别达92.17％和99.07％,明显高于其他方法.[局限]实验主要面向特定舆情事件的新浪微博数据集,没有面向推特等数据集.[结论]本文提出的意见领袖挖掘模型和传播行为预测模型不仅可以更加准确地挖掘出意见领袖,而且可以有效预测舆情传播过程中的关键路径.
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