基于超网络的微博相似度及其在微博舆情主题发现中的应用后印本

Microblog Similarity Based on Super Network and Its Application in Microblog Public Opinion Topic Detection

作者： 梁晓贺 ¹ 田儒雅 ¹ 吴蕾 ¹ 张学福 ¹
作者单位：

1. 中国农业科学院农业信息研究所北京 100081
提交时间：2023-04-01 16:15:55

摘要: [目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率，对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题，提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制，利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程，通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现，论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果，特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息，具有明显的主题区分性。

超边相似度主题发现超网络微博

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学
引用： ChinaXiv:202304.00219 (或此版本 ChinaXiv:202304.00219V1)
DOI:10.12074/202304.00219V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202304.00219.V1
科创链TXID： f32d49a2-2f65-4449-b8f3-78ef37512bd4
推荐引用方式： 梁晓贺,田儒雅,吴蕾,张学福.基于超网络的微博相似度及其在微博舆情主题发现中的应用.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:202304.00219V1] (点此复制)

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2023-04-01 16:15:55

ChinaXiv:202304.00219V1

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