文献类型：期刊文章

作　　者：周亚东[1] 刘晓明[1] 杜友田[1] 管晓宏[1,2] 刘霁[1]

机构地区：[1]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安710049 [2]清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心,北京100084

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61202392;61221063;61375040;60905018;61103240;61172124);国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2012AA011003);高等学校博士点基金(20120201120023);教育部创新研究团队(IRT13035);中央高校基本科研业务费专项资金资助~~

年　　份：2015

卷　　号：38

期　　号：2

起止页码：261-271

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20151200650589)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着网络信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们获取和发布信息的最重要平台之一.在互联网的信息传播过程中,话题相关文本不断更新,而其内容焦点也随着话题发展发生着迁移.识别话题内容焦点有助于有效地挖掘与分析网络信息,是网络舆情分析领域的重要研究问题.文中针对网络流文本,提出了一种网络话题内容焦点的识别方法,首先对话题焦点特征在流文本中的分布情况进行分析,基于分析结果介绍了焦点识别方法3个主要步骤的算法模型,分别是基于时间属性的焦点特征词提取、内容焦点特征词的合并和内容焦点的表示.文本基于来自于真实网络的实际数据,对所提方法进行了实验验证,实验结果表明文中所提方法可有效获取话题发展过程中的内容焦点,并能以关键词集和语句集的形式对内容焦点进行表示.

关 键 词：网络话题  焦点识别  舆情分析 话题模型  社交网络 社会计算

分 类 号：TP393]