在互聯(lián)網(wǎng)時代,以在線社交平臺為代表的新型媒體,因其高效快捷的信息傳播特點,聚集了大量的用戶,已成為社會輿情發(fā)酵和傳播的重要平臺。近年來頻頻發(fā)生的輿情話題往往是先從網(wǎng)絡社交平臺中發(fā)源和迅速傳播,然后才引起了其他媒體和社會的關注。因此,在線社交媒體中輿情話題的傳播態(tài)勢往往是社會輿情發(fā)展的一個先兆,對這類媒體平臺中輿情話題的傳播態(tài)勢進行監(jiān)控和預測,是有效預警和控制互聯(lián)網(wǎng)輿情的重要手段。目前關于輿情話題傳播態(tài)勢預測的已有工作多是預測內(nèi)容流行與否、流行等級或流行度,話題流行模式預測仍然有待探索。相對于前者,流行模式預測可以為輿情監(jiān)測和預警提供更具體、直觀的話題傳播信息。因此,本文提出了一種綜合聚類和分類模型的互聯(lián)網(wǎng)輿情話題流行模式預測方法,該方法不依賴話題傳播的前期時序數(shù)據(jù),因而能在話題發(fā)布的初始階段就預測出未來的流行模式。首先,采用K-SC時間序列聚類算法獲取社交平臺上話題流行模式的基本類型;其次,評估和篩選與話題相關的多維度特征,構建話題特征空間;基于特征空間和機器學習預測方法,建立話題流行模式預測模型,并對模型進行評估。實驗結果表明,利用特定初始特征,模型可以有效地預測新發(fā)布話題的流行模式,...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1技術路線圖

南京郵電大學碩士研究生學位論文第一章緒論8識，采用K-SC時間序列聚類方法，得到話題的基本流行模式類；（2）關于話題流行模式預測方面：基于文本語義分析和相關性分析等方法，獲取和篩選特征，構建模型特征空間；基于機器學習、多分類預測的理論，引入準確率，精確率，召回率、F值這四個指標，....

圖2.2不衰型話題流行度演化圖

南京郵電大學碩士研究生學位論文第二章理論基礎13圖2.1流行度演化影響因素2.1.4話題流行模式的定義流行模式是指話題在發(fā)展流行過程中表現(xiàn)出的受歡迎程度隨時間變化的趨勢。話題流行模式發(fā)現(xiàn)不僅對判斷該話題是否會流行上有重要意義，還有助于發(fā)現(xiàn)話題所屬的類型。事實上，不同類型的話題常常....

圖3.1當K=5和K=4時的聚類結果

南京郵電大學碩士研究生學位論文第三章話題流行模式的聚類分析233.3.2流行模式聚類實驗結果分析在本文中，K-SC算法被應用于話題點擊量時間序列的聚類，試圖從已有的時間序列中找出特征鮮明、可以區(qū)分的類別，并以各類別中最典型的一條時間序列曲線作為該類型的代表。當聚成的每一類包含若干....

圖3.2不同聚類數(shù)對應的SSE變化曲線

南京郵電大學碩士研究生學位論文第三章話題流行模式的聚類分析24同時也要考慮到SSE會隨著K的增大而減校圖3.2顯示，當K=5時，SSE變化曲線上顯示的是一個向上凸起的點，表明在SSE隨K值增大而下降的趨勢下，K=5時的SSE值并沒有明顯的下降，因此K=5時的聚類結果相對欠佳。綜合....

本文編號：4054069