【摘 要】
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[目的]融合外部特征与帖文本身的内容,引入文本倾向性分析表征网民对博主的支持度,识别网络意见领袖.[方法]构建意见领袖识别模型,在潜在意见领袖提取的基础上,引入文本倾向
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院 南京210094;江苏省社会公共安全科技协同创新中心 南京210094;南京理工大学经济管理学院 南京210094;
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[目的]融合外部特征与帖文本身的内容,引入文本倾向性分析表征网民对博主的支持度,识别网络意见领袖.[方法]构建意见领袖识别模型,在潜在意见领袖提取的基础上,引入文本倾向性分析,通过Word2Vec算法识别网络中的情感新词、提高微博评论情感倾向性分析的准确性,分别计算博主评论中正面、中立和负面三种情感倾向所占的比例,去除负面情感占比过重的“伪意见领袖”.[结果]与改进的PageRank算法对比,本文意见领袖识别模型进一步优化了意见领袖的排序结果,与原始微博数据更为一致.[局限]研究语料来源于“官员殴打护士”话题,具有一定的领域局限性.[结论]模型最终识别出三种典型的网络意见领袖,涵盖突发事件发展的全过程.
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