【摘 要】
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【目的/意义】热点舆情识别对社交媒体监管有重要意义,已有方法大多基于语义分析和社会网络分析技术,忽略了信息传播中隐含的动态时序信息。【方法/过程】本文利用卷积神经网
【机 构】
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北京印刷学院新闻出版学院; 北京科技经济信息联合中心;
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“新媒体背景下数据新闻的生产与传播策略研究”(15CXW005);北京市优秀人才培养资助项目“面向传媒行业的数据新闻实践研究”(2014000020124G112)
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【目的/意义】热点舆情识别对社交媒体监管有重要意义,已有方法大多基于语义分析和社会网络分析技术,忽略了信息传播中隐含的动态时序信息。【方法/过程】本文利用卷积神经网络,提取热点舆情在社交网络中的多层次传播特征;然后与主题分析模型相结合,设计了热点舆情识别方法。本方法利用了舆情热度与其传播过程间的潜在关联,摆脱了对语义信息和社会网络信息的过度依赖,适用于历史数据匮乏或缺失的识别场景。【结果/结论】实验表明,本方法显著提升了热点舆情的识别精确度,具有一定适应性和可扩展性。
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