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中英文突发事件话题演化对比研究--以H7N9微博为例
被引量:
4
1
作者
赵华
章成志
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2016年第3期19-27,共9页
文章从新浪微博和Twitter抓取突发事件语料,根据主题模型确定候选话题,通过对候选话题进行聚类确定更为合适的话题数,然后根据主题模型结果计算相邻时间片话题之间的相似度,在此基础上分析话题的演化,最终完成中英文话题演化的比较分析...
文章从新浪微博和Twitter抓取突发事件语料,根据主题模型确定候选话题,通过对候选话题进行聚类确定更为合适的话题数,然后根据主题模型结果计算相邻时间片话题之间的相似度,在此基础上分析话题的演化,最终完成中英文话题演化的比较分析。文章针对H7N9微博的实证结果表明:新浪微博话题数目较多,话题面更为广泛;国内对H7N9禽流感事件的爆发反应更为强烈;两个平台在话题内容方面也存在一些差异;另外,两个平台话题演化的可视化结果可以描述H7N9禽流感事件新话题的产生、旧话题的消亡以及话题内容随时间的变化。
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关键词
话题演化
突发事件舆情分析
社会化媒体
多语言信息处理
原文传递
题名
中英文突发事件话题演化对比研究--以H7N9微博为例
被引量:
4
1
作者
赵华
章成志
机构
南京理工大学经济管理学院信息管理系
江苏省社会公共安全科技协同创新中心
江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学)
出处
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2016年第3期19-27,共9页
基金
国家社会科学基金项目“在线社交网络中基于用户的知识组织模式研究”(编号:14BTQ033)
国家社会科学基金重点项目“大数据环境下社会舆情与决策支持方法体系研究”(编号:14AZD084)
江苏高校哲学社会科学重点研究基地“社会计算与舆情分析”(培育点)的研究成果之一
文摘
文章从新浪微博和Twitter抓取突发事件语料,根据主题模型确定候选话题,通过对候选话题进行聚类确定更为合适的话题数,然后根据主题模型结果计算相邻时间片话题之间的相似度,在此基础上分析话题的演化,最终完成中英文话题演化的比较分析。文章针对H7N9微博的实证结果表明:新浪微博话题数目较多,话题面更为广泛;国内对H7N9禽流感事件的爆发反应更为强烈;两个平台在话题内容方面也存在一些差异;另外,两个平台话题演化的可视化结果可以描述H7N9禽流感事件新话题的产生、旧话题的消亡以及话题内容随时间的变化。
关键词
话题演化
突发事件舆情分析
社会化媒体
多语言信息处理
Keywords
topic evolution
unexpected event public opinion analysis
social media
multilingual information processing
分类号
G206 [文化科学—传播学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中英文突发事件话题演化对比研究--以H7N9微博为例
赵华
章成志
《情报资料工作》
CSSCI
北大核心
2016
4
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参考文献
引证文献
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