随着互联网融入了我们的生活,社交媒体已经成为广大民众获取信息的来源。基于社交媒体,分析热点话题的演化过程,有助于我们迅速掌握舆论的焦点,厘清话题发展脉络和趋势,具有重要的实际意义。本文基于微博展开热点话题演化分析的工作,从话题内容和话题强度两个方面描述话题的演化过程,主要的工作和创新包括:(1)基于事件语义的话题演化分析框架。通过基于神经网络的事件检测与语义相似性分析,生成以事件为节点的话题内容演化图,结合话题强度演化,全面刻画微博话题演化过程。(2)基于神经网络的事件检测与摘要方法。针对目前事件检测方法未能有效利用文本语义信息的问题,提出了基于编码解码器框架的神经网络模型。该模型利用hashtag作为事件的辅助信息,通过采用记忆网络生成的事件向量与微博向量计算相似度得到事件概率矩阵,实现事件检测。根据实验结果分析,模型性能有较为明显的提升。(3)基于内容和强度的话题演化分析。针对传统方法事件关联关系发掘不准的问题,提出了基于词向量和注意力的事件演化关系识别方法。结合微博强度的因素,提出了微博和话题强度的计算方法,有效分析和描述了话题的演化过程。实验表明,本文的方法提升了事件演化关系识别的性能,得出的话题强度变化曲线与当前主流研究的变化规律一致。综上所述,本文对话题演化分析展开了多方面的研究,可以了解话题发展脉络和受关注度的变化过程,对于舆情管理、信息分析等领域具有重要意义。