检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009 [2]过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009
出 处:《情报杂志》2014年第12期154-159,102,共7页Journal of Intelligence
基 金:教育部人文社会科学规划基金研究项目"面向互联网大数据的舆论领袖话语影响力评估和治理方法研究"(编号:14YJA630015)资助支持
摘 要:在社交网络媒体上,热点话题由一系列相互联系的事件及其互动信息引起,追踪参与热点话题传播的负能量贡献者,对监测、预警和管控网络舆情具有重要的价值。本文将网络社区话题事件以及其成员之间互动关系映射为社交网络,运用社会性网络分析、离差最大化和类熵距离等方法,计算参与事件交互成员的聚焦指标及其权重、类熵距离、优劣度以及贡献率数值,从而在互联网中找出参与热点话题传播的能量贡献最大者,并运用实证方法验证本文方法的合理有效性。In social media, hot-topics are caused by a series of related events and their interactive information. Tracking participators who contribute to negative energy during the diffusion of hot-topics has great value to inspect, warn and control network public opinion. In this paper, topics and interactive relationship between members in the social network community are mapped into social network. We calculate focusing index and its weight, class-entropy distance, good degree and its contributing ratio value of interactive members who involve in the events by the methods of social network analysis( SNA) , maximum of deviation and class-entropy distance. Finally, we find the lar-gest energy contributor who participate in the diffuse of hot-topics online and verify rationality and validity of the methods empirically.
关 键 词:社交网络社区 热点话题追踪 影响力识别 类熵距离 话题贡献率
分 类 号:G350[文化科学—情报学] TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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