【摘 要】
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微博由于其内容传播速度的即时性和传播范围的广泛性积累了大量的用户,成为了热点事件的舆论爆发地与传播地。对于微博的某个突发热点事件来说,在一段时间内会产生大量的社交媒体文本数据,并且这个突发热点事件往往会蕴含若干语义相关的子话题,挖掘出微博蕴含的各个子主题信息对于舆论的正确导向具有重要的意义。但是由于短文本的语义稀疏性问题,主题挖掘或文本聚类等文本挖掘算法的效果会受到一定程度的影响。此外,社交媒体文
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微博由于其内容传播速度的即时性和传播范围的广泛性积累了大量的用户,成为了热点事件的舆论爆发地与传播地。对于微博的某个突发热点事件来说,在一段时间内会产生大量的社交媒体文本数据,并且这个突发热点事件往往会蕴含若干语义相关的子话题,挖掘出微博蕴含的各个子主题信息对于舆论的正确导向具有重要的意义。但是由于短文本的语义稀疏性问题,主题挖掘或文本聚类等文本挖掘算法的效果会受到一定程度的影响。此外,社交媒体文本挖掘的结果往往通过文本可视化技术呈现,以词云图为代表的传统文本可视化模型由于展示的词项散乱排布等问题,不能很好地展示文本数据蕴含的子主题信息。本论文的主要研究内容如下:1、本论文提出了基于语料集本身的文本特征自扩展算法,算法认为文档的某个词是由主题以某个概率抽样生成,继续这个抽样过程即可将若干虚拟词填充到原始文档中完成文本特征扩展,解决了社交媒体短文本的语义稀疏性问题进而提高文本聚类算法的效果,避免了传统文本特征扩展算法依赖外部数据源的问题。2、本论文提出了命名为VoronoiTopicCloud的文本可视化模型,将Voronoi图融入到词云图中,通过Voronoi将平面切分成若干个区域,并将语义相关的词项聚合到一起,解决了以词云图为代表的文本可视化模型因为其展示的词项散乱排布,周围没有上下文信息,因而无法很好地展示话题语义信息的问题。3、本论文设计与实现了微博热点话题挖掘系统,系统通过网络爬虫爬取微博并进行话题挖掘,使用基于语料集本身的文本特征自扩展算法解决短文本语义稀疏性问题,最后通过VoronoiTopicCloud文本可视化模型呈现结果,实现了微博热点话题舆情发现与舆情追踪。论文最后总结了整个研究工作,并阐述了论文未来的研究方向。
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