摘要
【目的】对近年来基于社交媒体的话题演变研究进行分析和总结,介绍相关分析技术。【文献范围】使用关键词"Social"和"Topic Evolution"在DBLP和Semantic Scholar搜集相关文献,并使用关键词"话题演变"在CNKI数据库进行搜集,最后利用引用网络进行补充,经过筛选一共引用83篇文献。【方法】根据研究对象以及话题提取的方法对话题演变技术进行分析评述。【结果】将话题演变技术分为两个大类,6个小类,并对话题未来演变趋势进行预测分析。【局限】未对算法引入时间的方式进行详细对比分析。【结论】本文对社交媒体中的话题演变的技术进行分析总结,并发现该研究面临的挑战和未来的方向。
[Objective]This paper analyzes and summarizes recent researches about topic evolution on social media,and mainly introduces the relevant analysis techniques.[Coverage]Relevant literatures were collected in DBLP,Semantic Scholar and CNKI with the use of keywords"Social"and"Topic Evolution".Finally,a total of83 representative literatures were cited.[Methods]According to the research objects and the methods of topic extraction,the topic evolution techniques are analyzed.[Results]The techniques are divided into two categories and six subcategories,and the prediction of the topic’s trend is analyzed.[Limitations]We didn’t discuss the detailed comparative analysis of the way these techniques introduce time.[Conclusions]This paper analyzed and summarized the techniques of topic evolution on social media,and found the challenges and future directions of this research.
作者
刘倩
李晨亮
Liu Qian;Li Chenliang(School of Cyber Science and Engineering,Wuhan University,Wuhan 430075,China;CETC Key Laboratory of Aerospace Information Applications,Shijiazhuang 050081,China)
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第8期1-14,共14页
Data Analysis and Knowledge Discovery
基金
国家自然科学基金项目“基于深度学习的零样本和小样本文本过滤技术研究”(项目编号:61872278)
中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金项目(项目编号:SXX18629T022)的研究成果之一。
关键词
社交媒体
话题演变
趋势预测
Social Media
Topic Evolution
Trend Prediction