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包郵 網(wǎng)絡(luò)輿情中的的熱點(diǎn)話題研究
作者：吳樹(shù)芳，朱杰
開(kāi)本：
B5
頁(yè)數(shù)：
168
本類(lèi)榜單：社會(huì)科學(xué)銷(xiāo)量榜
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網(wǎng)絡(luò)輿情中的的熱點(diǎn)話題研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787030661944
- 條形碼：9787030661944 ; 978-7-03-066194-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
網(wǎng)絡(luò)輿情中的的熱點(diǎn)話題研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)是話題識(shí)別與追蹤的重點(diǎn)研究分支，其演化過(guò)程涉及輿情的傳播，該研究具有重要的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值。本書(shū)首先以貝葉斯理論為基礎(chǔ)，結(jié)合話題的特點(diǎn)，提出有效的話題熱度計(jì)算方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)熱點(diǎn)話題的識(shí)別。然后通過(guò)案例分析，發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題的演化脈絡(luò)，通過(guò)關(guān)系挖掘，實(shí)現(xiàn)話題的有效演化。很后系統(tǒng)分析話題演化中盡力避免的話題漂移問(wèn)題，引起話題漂移的主要原因是噪聲的引入，解決該問(wèn)題是降低話題漂移產(chǎn)生的關(guān)鍵點(diǎn)，據(jù)此，我們分析了噪聲的典型特征，提出面向話題演化的噪聲特征識(shí)別算法。采用非常不錯(cuò)的TDT語(yǔ)料對(duì)上述研究?jī)?nèi)容進(jìn)行實(shí)證分析。
網(wǎng)絡(luò)輿情中的的熱點(diǎn)話題研究 目錄
目 錄
前言
第1 章 網(wǎng)絡(luò)輿情 1
1.1 網(wǎng)絡(luò)輿情概述 3
1.1.1 相關(guān)概念 3
1.1.2 表現(xiàn)形式 3
1.1.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn) 5
1.1.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的分類(lèi) 8
1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情的管理 9
1.2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的界定 10
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的意義 11
1.2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的措施 12
1.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)分析 15
1.3.1 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析概述 15
1.3.2 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析步驟 15
1.3.3 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析方法 19
1.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播 19
1.4.1 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的載體 20
1.4.2 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的要素 22
1.4.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播特征 23
1.4.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播階段 25
1.4.5 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播模式 27
1.5 網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè) 29
1.5.1 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的意義 31
1.5.2 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)模型 31
1.5.3 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)相關(guān)技術(shù) 32
1.6 網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警 33
1.6.1 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的內(nèi)容 33
1.6.2 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的等級(jí) 34
1.6.3 輿情不同傳播階段的預(yù)警重點(diǎn) 34
1.6.4 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建 35
1.7 本章小結(jié) 36
第2 章 話題識(shí)別與追蹤 37
2.1 話題識(shí)別與追蹤研究前沿及發(fā)展歷程 37
2.1.1 研究前沿 37
2.1.2 發(fā)展歷程 41
2.2 話題識(shí)別與追蹤的相關(guān)概念 43
2.3 話題識(shí)別與追蹤的任務(wù) 43
2.3.1 報(bào)道切分 44
2.3.2 話題識(shí)別 44
2.3.3 話題追蹤 45
2.3.4 首報(bào)道識(shí)別 45
2.3.5 關(guān)聯(lián)檢測(cè) 45
2.4 話題識(shí)別與追蹤的評(píng)價(jià)指標(biāo) 45
2.4.1 識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo) 45
2.4.2 識(shí)別錯(cuò)誤權(quán)衡曲線(DET 曲線) 46
2.5 話題識(shí)別與追蹤的測(cè)試集合 48
2.6 本章小結(jié) 54
第3 章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的話題識(shí)別與追蹤55
3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 55
3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 56
3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及概率推導(dǎo) 58
3.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 58
3.3.2 概率推導(dǎo) 59
3.3.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 59
3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理 61
3.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與因果分析 62
3.6 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在話題識(shí)別與追蹤中的應(yīng)用 62
3.6.1 基于樸素貝葉斯理論的話題識(shí)別與追蹤 64
3.6.2 基于信念網(wǎng)絡(luò)的話題識(shí)別與追蹤 65
3.7 本章小結(jié) 71
第4 章 基于上下文信息的話題字典的構(gòu)建73
4.1 話題特征選擇 73
4.1.1 基本理論 74
4.1.2 基于增量式TF-IDF 的話題特征選擇 77
4.1.3 基于聚類(lèi)和時(shí)間因素的話題特征選擇 77
4.2 上下文信息 79
4.3 融合上下文信息的話題字典生成 81
4.4 實(shí)驗(yàn)與分析 85
4.5 本章小結(jié) 88
第5 章 融合時(shí)序性和波動(dòng)性的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn) 89
5.1 熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)研究的意義 89
5.2 代表性熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)研究 89
5.3 新聞話題的時(shí)序性和波動(dòng)性簡(jiǎn)述 97
5.4 基于時(shí)序性和波動(dòng)性的話題熱度計(jì)算 98
5.4.1 基于時(shí)序的相關(guān)報(bào)道密度計(jì)算 98
5.4.2 基于波動(dòng)性的峰值計(jì)算 99
5.4.3 話題熱度計(jì)算 99
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 99
5.6 本章小結(jié) 101
第6 章 面向熱點(diǎn)話題演化的噪聲特征識(shí)別 103
6.1 話題演化概述 103
6.2 話題演化相關(guān)研究 104
6.3 話題演化與話題漂移關(guān)系概述 109
6.4 話題演化中噪聲引入分析 110
6.5 噪聲特征權(quán)重衰減及識(shí)別 111
6.5.1 特征的間斷性和分布性量化 112
6.5.2 噪聲特征權(quán)重衰減 112
6.5.3 噪聲特征識(shí)別 114
6.6 實(shí)證研究 115
6.7 本章小結(jié) 117
第7 章 熱點(diǎn)話題的參與者——意見(jiàn)領(lǐng)袖特征分析 118
7.1 理論基礎(chǔ) 118
7.1.1 意見(jiàn)領(lǐng)袖 118
7.1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法 119
7.2 數(shù)據(jù)獲取 121
7.3 熱點(diǎn)話題意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別 122
7.3.1 網(wǎng)絡(luò)密度分析 123
7.3.2 網(wǎng)絡(luò)中心性分析 123
7.3.3 話題意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別 125
7.4 意見(jiàn)領(lǐng)袖特征分析 126
7.5 本章小結(jié) 131
第8 章 網(wǎng)絡(luò)輿情中的熱點(diǎn)話題推薦 132
8.1 個(gè)性化推薦相關(guān)研究 132
8.2 個(gè)性化推薦概述 134
8.2.1 個(gè)性化推薦的關(guān)鍵問(wèn)題 134
8.2.2 個(gè)性化推薦方法 135
8.2.3 個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)指標(biāo) 137
8.3 集成算法 139
8.3.1 Bagging 140
8.3.2 Boosting 140
8.3.3 Stacking 141
8.4 基于Stacking 集成的熱點(diǎn)話題推薦 142
8.5 實(shí)證研究 144
8.6 本章小結(jié) 147
參考文獻(xiàn) 148
后記 158
前言
第1 章 網(wǎng)絡(luò)輿情 1
1.1 網(wǎng)絡(luò)輿情概述 3
1.1.1 相關(guān)概念 3
1.1.2 表現(xiàn)形式 3
1.1.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的特點(diǎn) 5
1.1.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的分類(lèi) 8
1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情的管理 9
1.2.1 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的界定 10
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的意義 11
1.2.3 網(wǎng)絡(luò)輿情管理的措施 12
1.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)據(jù)分析 15
1.3.1 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析概述 15
1.3.2 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析步驟 15
1.3.3 網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析方法 19
1.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播 19
1.4.1 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的載體 20
1.4.2 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的要素 22
1.4.3 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播特征 23
1.4.4 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播階段 25
1.4.5 網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播模式 27
1.5 網(wǎng)絡(luò)輿情的監(jiān)測(cè) 29
1.5.1 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)的意義 31
1.5.2 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)模型 31
1.5.3 網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)相關(guān)技術(shù) 32
1.6 網(wǎng)絡(luò)輿情的預(yù)警 33
1.6.1 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的內(nèi)容 33
1.6.2 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的等級(jí) 34
1.6.3 輿情不同傳播階段的預(yù)警重點(diǎn) 34
1.6.4 網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建 35
1.7 本章小結(jié) 36
第2 章 話題識(shí)別與追蹤 37
2.1 話題識(shí)別與追蹤研究前沿及發(fā)展歷程 37
2.1.1 研究前沿 37
2.1.2 發(fā)展歷程 41
2.2 話題識(shí)別與追蹤的相關(guān)概念 43
2.3 話題識(shí)別與追蹤的任務(wù) 43
2.3.1 報(bào)道切分 44
2.3.2 話題識(shí)別 44
2.3.3 話題追蹤 45
2.3.4 首報(bào)道識(shí)別 45
2.3.5 關(guān)聯(lián)檢測(cè) 45
2.4 話題識(shí)別與追蹤的評(píng)價(jià)指標(biāo) 45
2.4.1 識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo) 45
2.4.2 識(shí)別錯(cuò)誤權(quán)衡曲線(DET 曲線) 46
2.5 話題識(shí)別與追蹤的測(cè)試集合 48
2.6 本章小結(jié) 54
第3 章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的話題識(shí)別與追蹤55
3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 55
3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 56
3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及概率推導(dǎo) 58
3.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 58
3.3.2 概率推導(dǎo) 59
3.3.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 59
3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理 61
3.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與因果分析 62
3.6 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在話題識(shí)別與追蹤中的應(yīng)用 62
3.6.1 基于樸素貝葉斯理論的話題識(shí)別與追蹤 64
3.6.2 基于信念網(wǎng)絡(luò)的話題識(shí)別與追蹤 65
3.7 本章小結(jié) 71
第4 章 基于上下文信息的話題字典的構(gòu)建73
4.1 話題特征選擇 73
4.1.1 基本理論 74
4.1.2 基于增量式TF-IDF 的話題特征選擇 77
4.1.3 基于聚類(lèi)和時(shí)間因素的話題特征選擇 77
4.2 上下文信息 79
4.3 融合上下文信息的話題字典生成 81
4.4 實(shí)驗(yàn)與分析 85
4.5 本章小結(jié) 88
第5 章 融合時(shí)序性和波動(dòng)性的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn) 89
5.1 熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)研究的意義 89
5.2 代表性熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)研究 89
5.3 新聞話題的時(shí)序性和波動(dòng)性簡(jiǎn)述 97
5.4 基于時(shí)序性和波動(dòng)性的話題熱度計(jì)算 98
5.4.1 基于時(shí)序的相關(guān)報(bào)道密度計(jì)算 98
5.4.2 基于波動(dòng)性的峰值計(jì)算 99
5.4.3 話題熱度計(jì)算 99
5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 99
5.6 本章小結(jié) 101
第6 章 面向熱點(diǎn)話題演化的噪聲特征識(shí)別 103
6.1 話題演化概述 103
6.2 話題演化相關(guān)研究 104
6.3 話題演化與話題漂移關(guān)系概述 109
6.4 話題演化中噪聲引入分析 110
6.5 噪聲特征權(quán)重衰減及識(shí)別 111
6.5.1 特征的間斷性和分布性量化 112
6.5.2 噪聲特征權(quán)重衰減 112
6.5.3 噪聲特征識(shí)別 114
6.6 實(shí)證研究 115
6.7 本章小結(jié) 117
第7 章 熱點(diǎn)話題的參與者——意見(jiàn)領(lǐng)袖特征分析 118
7.1 理論基礎(chǔ) 118
7.1.1 意見(jiàn)領(lǐng)袖 118
7.1.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法 119
7.2 數(shù)據(jù)獲取 121
7.3 熱點(diǎn)話題意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別 122
7.3.1 網(wǎng)絡(luò)密度分析 123
7.3.2 網(wǎng)絡(luò)中心性分析 123
7.3.3 話題意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別 125
7.4 意見(jiàn)領(lǐng)袖特征分析 126
7.5 本章小結(jié) 131
第8 章 網(wǎng)絡(luò)輿情中的熱點(diǎn)話題推薦 132
8.1 個(gè)性化推薦相關(guān)研究 132
8.2 個(gè)性化推薦概述 134
8.2.1 個(gè)性化推薦的關(guān)鍵問(wèn)題 134
8.2.2 個(gè)性化推薦方法 135
8.2.3 個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)指標(biāo) 137
8.3 集成算法 139
8.3.1 Bagging 140
8.3.2 Boosting 140
8.3.3 Stacking 141
8.4 基于Stacking 集成的熱點(diǎn)話題推薦 142
8.5 實(shí)證研究 144
8.6 本章小結(jié) 147
參考文獻(xiàn) 148
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