湖北省自然科学基金(2011CDB080)
- 作品数：7 被引量：20H指数：2
- 相关作者：黄炜刘坤胡昌龙金雅博殷聪更多>>
- 相关机构：武汉理工大学湖北工业大学武汉大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 面向复合维信息特征的微博舆情事件感知方法被引量：1
- 2015年
- 微博的短文本与半结构化特征,使得传统的基于热点词的舆情事件检测方法已不适用。对于微博的热点发现,需要充分利用微博特有的信息特征,构建适应于微博的热点感知方法。通过对微博的文本特征和社会化关系特征进行无监督聚类,提出一种基于LDA主题模型,面向复合维信息特征的微博舆情事件感知方法。实验表明,该方法在话题挖掘以及话题热点计算上有良好的效果。
- 黄炜刘坤杨青
- 关键词：主题挖掘LDA社交网络舆情监测
- 网络群体性事件的主题特征知识库研究被引量：1
- 2013年
- 随着我国信息社会的发展,近些年来各类网络群体性事件不断发生,给社会造成了诸多影响。就网络群体性事件的信息维、主题维、过程维来分析网络群体信息事件的主题特征,并基于其特征采取半自动化方法构建了网络群体性事件的主题特征知识库。对人工获取的主题知识采取本体语义方法对其进行分级表示,将组织好的知识存储在知识库中并对其进行动态管理,为以后的网络群体性事件信息的识别、预警和处置提供有效的知识支持。
- 黄炜余亚婷王思婷
- 关键词：网络群体性事件语义本体
- 网络舆情主题信息采集研究被引量：10
- 2012年
- 网络舆情的主题不确定性问题在网络治理中越来越突出,通过研究网络舆情的相关特征及其演化机制,在基于内容的主题选择策略上,引入时间维和空间维的主题因子,设计并实现网络舆情的主题信息爬虫。实验结果表明,该主题信息爬虫不仅执行的效率较高,而且主题约束性稳定,为后期网络群体性事件的舆情处理提供主题样本。
- 黄炜金雅博胡昌龙
- 关键词：网络群体性事件网络舆情主题爬虫领域本体
- 网络群体性事件的源信息获取研究初探被引量：2
- 2012年
- 随着我国互联网的飞速发展,特别是以SNS、微博为代表的Web2.0应用的兴起,已经形成了一个虚拟信息社会,并逐步演化为一个全新的开放信息传播空间。信息传播更为便捷,为网络舆情的产生提供了现实环境基础。同时,我国正处于机制转轨、社会转型的过程中,各类群体性事件的不断发生,且呈现出线上线下的联动的特点,对社会、经济的稳定与发展都产生了不良影响。本文在论述由网络群体性事件及其研究现状的基础上,对基于主题爬虫的网络群体性事件的源信息获取的框架进行了深入探讨,为舆情治理提供重要依据。
- 殷聪黄炜
- 关键词：网络舆情网络群体性事件主题爬虫
- 网络舆情事件的主动感知实践被引量：4
- 2015年
- 随着网络时代的到来,网络数据呈指数爆炸式增长,主题的模糊性越来越明显。同时多元非结构性的数据使得传统的聚类算法在网络舆情事件的发现越来越困难,不能满足高效,精准,及时、有效的感知需求。本文引入LDA聚类算法,基于主题生成模型,挖掘数据背后的语义关联,设计并且实现舆情事件的热点主动感知系统。通过数据实验表明,该系统能够快速、高效地发现事件主题,克服偏移词的干扰,从而实现网络舆情事件热点的主动感知。
- 黄炜姚嘉威
- 关键词：网络舆情LDA聚类
- 社会化复杂网络环境下舆情传播研究
- 2012年
- 结合复杂网络,分析当前网络环境下的舆情传播特点与规律,并以社会化网络、微博等为重点,研究未来网络舆情传播的发展方向。
- 陈雪黄炜
- 关键词：社会化网络复杂网络网络舆情
- 基于条件随机场的商品评论信息抽取研究被引量：2
- 2015年
- 采用条件随机场(CRFs)算法,以商品属性为中心,挖掘出消费者对商品的情感观点以及观点态度的强弱。通过对商品评论进行标注学习,实现了商品属性和相应的评价词的自动抽取,从而识别出评论文本中的关键信息。研究中抽取的三个维度的关键信息包括商品特征属性,与之相关的评论情感观点,以及情感程度的强弱。仿真实验表明,借助词本身和词性特征,以及上下词的位置关系特征,CRFs算法对商品评论信息抽取有着较高的查准率和召回率。
- 刘坤黄炜李总苛
- 关键词：条件随机场信息抽取隐马尔科夫模型
