文献类型：期刊文章

作　　者：李磊[1,2] 刘继[1,2] 张竑魁[1]

机构地区：[1]新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐830012 [2]新疆财经大学社会经济统计研究中心,新疆乌鲁木齐830012

出　　处：《情报科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(71261025);教育部人文社会科学研究青年项目(11YJC630129);新疆财经大学人文社科重点研究基地社会经济统计研究中心重点项目(050312B01)

年　　份：2016

卷　　号：34

期　　号：1

起止页码：44-47

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出一种改进的共现分析方法,在对主题词频数进行加权的基础上,计算词对的最大信息系数(MIC),从而更准确地度量主题词间的相似性。再利用社会网络分析方法对主题词共现网络进行聚类分析,可较好地识别和概括网络舆情信息中的主要话题。基于MIC计算的主题词集合的密度和中心度,也充分揭示了话题内容的态势演化。实验表明,本文提出的网络舆情信息研究方法有应用价值,可提高对网络舆情信息精炼和概括的效率。

关 键 词：网络舆情 共现分析 最大信息系数  话题发现  态势演化  

分 类 号：G206.3]