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基于观点场模型的微博评论观点演化趋势预测方法
被引量:
2
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作者
吴诗贤
张必兰
《现代情报》
CSSCI
2018年第9期74-78,共5页
[目的 /意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法 /过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微...
[目的 /意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法 /过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果 /结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。
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关键词
群体极化
观点场
观点
势
影响力
评估模型
微博
评论
演变规律
演化趋势
网络舆情
舆论趋势
预测
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题名
基于观点场模型的微博评论观点演化趋势预测方法
被引量:
2
1
作者
吴诗贤
张必兰
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
重庆工商大学图书馆
出处
《现代情报》
CSSCI
2018年第9期74-78,共5页
基金
教育部人文社会科学研究项目"基于观点势场演化的舆情极化预测模型研究"(项目编号:13YJCZH197)
文摘
[目的 /意义]探讨网络舆情事件中群体观点的演变规律,构建有效预测其演变趋势的方法。[方法 /过程]参考物理学中场的思想和信息科学中数据场的方法,引入观点场概念,提出了一种基于观点势的观点潜在影响力评估模型;然后将该模型运用到微博评论的群体观点演化分析中,建立了微博评论的观点趋势预测方法。该方法的基本思想是以当前评论的观点势分布来预测未来评论的观点分布,在观点势计算时,以既有评论的排序值代表新的信息受众所处的参考场点与观点场中既有评论之间的距离。[结果 /结论]通过实际的微博舆情事件数据实验表明,该网络舆情群体观点趋势预测模型能较好地评估已发表的显性观点对后来网民观点形成的影响力,具有较高的网络舆情观点趋势预测准确率。
关键词
群体极化
观点场
观点
势
影响力
评估模型
微博
评论
演变规律
演化趋势
网络舆情
舆论趋势
预测
Keywords
group polarization
opinion field
opinion potential
impact
evaluation model
microblog
comment
evolution rule
evolution trend
public opinion
opinion trend
prediction
分类号
G202 [文化科学—传播学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于观点场模型的微博评论观点演化趋势预测方法
吴诗贤
张必兰
《现代情报》
CSSCI
2018
2
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